Detección de alzheimer por medio de imágenes médicas usando machine learning

"La enfermedad de Alzheimer es una enfermedad neurodegenerativa que afecta a pacientes de edad avanzada, haciendo que pierdan la capacidad de orientación, reconocimiento de personas, pérdida de memoria entre otros. Una de las preocupaciones más importantes de esta enfermedad corresponde a los t...

Full description

Autores:
Segura Morales, Santiago Alfonso
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/48746
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/48746
Palabra clave:
Enfermedad de Alzheimer
Diagnóstico por imágenes
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Ingeniería
Rights
openAccess
License
https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
Description
Summary:"La enfermedad de Alzheimer es una enfermedad neurodegenerativa que afecta a pacientes de edad avanzada, haciendo que pierdan la capacidad de orientación, reconocimiento de personas, pérdida de memoria entre otros. Una de las preocupaciones más importantes de esta enfermedad corresponde a los tratamientos actuales, pues se llevan a cabo para tratar los síntomas y no para detener la evolución de esta. Debido a esto es importante realizar un diagnóstico de la enfermedad en las etapas más tempranas. Actualmente, una de las manera de hacer el diagnóstico de esta enfermedad se realiza por medio del análisis de imágenes diagnósticas como resonancias magnéticas, tomografías digitales o tomografía de emisión de positrones. Para poder llevar a cabo el proyecto se obtiene acceso a la base de datos ADNI. De la cual se obtiene una base de datos que consta de 2300 resonancias magnéticas clasificadas como AD (Enfermedad de Alzheimer), CN (Cognitivo normal), MCI(Deterioro cognitivo leve). Por lo que se aborda el problema como uno de clasificación. Como primer paso en el procedimiento llevado a cabo se realiza un preprocesamiento de todas las resonancias magnéticas el cual consiste en: Especificación por histograma, registro lineal, segmentación tejido cerebral, segmentación materia gris, blanca y fluido cerebro espinal. A partir de esta segmentación se usaron tres grupos de descriptores: proporción de volúmenes de materia, propiedades geométricas de la segmentación realizada y finalmente histogramas conjuntos de los píxeles que hacen parte de la materia gris, blanca y fluido cerebroespinal. Para realizar la clasificación , se decidió trabajar con SVM. Por lo que para cada descriptor por separado se realizó una búsqueda de parámetros que permitiera realizar la clasificación correcta sobre los datos de validación. Como métrica para comparar los diferentes modelos obtenidos se usó la F-medida."--Tomado del Formato de Documento de Grado