“Computed Aided Diagnostic” para análise e quantificação de patologias associadas à demência

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Brandão, Patrick Rosa
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1822/34049
Resumo: Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Biomédica (área de especialização em Eletrónica Médica)
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spelling “Computed Aided Diagnostic” para análise e quantificação de patologias associadas à demência"Computed aided diagnostic" for analysis and quantification of pathologies associated with dementia616-07361:681.3681.3:61616.892.3Engenharia e Tecnologia::Engenharia MédicaDissertação de mestrado integrado em Engenharia Biomédica (área de especialização em Eletrónica Médica)O Alzheimer é a forma mais comum de demência, constituindo entre 60% a 80% de todas as demências, com uma incidência aumenta quase exponencialmente com a idade. A neurodegeneração causada afeta vários domínios cognitivos como a memória, o raciocínio, o comportamento e as emoções. Embora as causas e uma cura não sejam ainda conhecidas, um diagnóstico e tratamento precoce ajudam a abrandar a progressão da doença. Métodos neuroimagiológicos providenciam uma forma não invasiva para a análise estrutural e funcional do cérebro, surgindo como uma alternativa de diagnóstico precoce da doença. O hipocampo é uma das primeiras estruturas a sofrer neurodegeneração, sendo por isso, o foco de um grande número de estudos como forma de distinção entre sujeitos saudáveis e pacientes de Alzheimer. Uma destas investigações foi efetuada por Coupé et al., onde é proposta uma abordagem de deteção de Alzheimer, baseada na distinção de padrões específicos em estruturas anatómicas como o hipocampo e o córtex entorrinal. O método realiza, simultaneamente, a segmentação e a gradação das estruturas de forma a capturar as alterações provocadas pela doença. Nesta dissertação, é desenvolvido e implementado um método, completamente automático, que permite auxiliar o diagnóstico de Alzheimer e as fazes anteriores da doença. Para isso, o algoritmo baseado em patches não locais, proposto por Coupé et al., é usado como a base para a criação de uma ferramenta de classificação dos diferentes estados de demência, a partir de imagens RM T1w. É ainda proposta uma alteração ao sistema, sendo a informação das bordas das imagens, obtida pelo filtro Laplaciano, incorporada no cálculo da segmentação e da gradação. Os métodos implementados foram suficientes para distinguir sujeitos de controlo e pacientes de Alzheimer, obtendo uma extatidão de 85% na classificação da base de dados ADNI-­‐1. No entanto, a previsão de demência, e a determinação da eficácia do novo parâmetro de peso, foram grandemente limitadas pelos problemas originados pelas máscaras do hipocampo usadas.Silva, Carlos A.Baptista, Maria do CarmoUniversidade do MinhoBrandão, Patrick Rosa20142014-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/1822/34049por201186276info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-21T12:41:57Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/34049Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T19:39:02.420130Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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