Utilize este identificador para referenciar este registo: https://hdl.handle.net/1822/34049

Título“Computed Aided Diagnostic” para análise e quantificação de patologias associadas à demência
Outro(s) título(s)"Computed aided diagnostic" for analysis and quantification of pathologies associated with dementia
Autor(es)Brandão, Patrick Rosa
Orientador(es)Silva, Carlos A.
Baptista, Maria do Carmo
Data2014
Resumo(s)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.
TipoDissertação de mestrado
DescriçãoDissertação de mestrado integrado em Engenharia Biomédica (área de especialização em Eletrónica Médica)
URIhttps://hdl.handle.net/1822/34049
AcessoAcesso aberto
Aparece nas coleções:BUM - Dissertações de Mestrado
DEI - Dissertações de mestrado

Ficheiros deste registo:
Ficheiro Descrição TamanhoFormato 
Patrick Rosa Brandão.pdf8,36 MBAdobe PDFVer/Abrir

Partilhe no FacebookPartilhe no TwitterPartilhe no DeliciousPartilhe no LinkedInPartilhe no DiggAdicionar ao Google BookmarksPartilhe no MySpacePartilhe no Orkut
Exporte no formato BibTex mendeley Exporte no formato Endnote Adicione ao seu ORCID