Deep Learning en el diagnóstico de Alzheimer mediante Imágenes de Resonancia Magnética - Escobar-Escobar, Juan David (My University, 2022)
En esta investigación se explora el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer (EA) mediante imágenes. Para detectar la enfermedad se ha empleado de manera convencional la verificación del historial médico del paciente, el monitoreo y evaluación periódica de su comportamiento y de la evolución (en un período de tiempo), de la presencia de rasgos neuro psicóticos o neurológicos y del funcionamiento intelectual con pruebas de memoria y exámenes clínicos. Otras formas de diagnóstico son el apoyado en imágenes de tomografía computarizada (TM), imágenes de resonancia magnética (IMR), tomografías computarizadas por emisión de fotón único (SPECT) o por tomografía por emisión de positrones (PET), así como en exámenes complementarios para descartar errores de diagnóstico, como pruebas de sangre y de la función de la tiroidea. Esta propuesta de investigación se centra en los beneficios que brindan la inteligencia artificial (IA), la resonancia magnética nuclear (RMN) y los patrones de aprendizaje profundo utilizando redes neuronales integradas (CNN) para la detección de EA mediante análisis comparativo a través de la identificación de diferentes arquitecturas para ayudar a los profesionales médicos a descubrir enfermedades y practicar diferentes conocimientos relacionados con el aprendizaje profundo.
In this research, the diagnosis of Alzheimer's disease (AD) is explored through images. To detect the disease, verification of the patient's medical history, periodic monitoring and evaluation of their behavior and evolution (in a time interval), the presence of neuropsychotic or neurological features, and functional functioning have been conventionally used. intellectual with memory tests and clinical examinations. Other forms of diagnosis are supported by computed tomography (CT) images, magnetic resonance imaging (MRI), single photon emission computed tomography (SPECT) or positron emission tomography (PET), as well as complementary tests for rule out diagnostic errors, such as blood tests and thyroid function tests. This research proposal focuses on the benefits provided by artificial intelligence (AI), nuclear magnetic resonance (NMR) and deep learning patterns using integrated neural networks (CNN) for AD detection through comparative analysis through the identification of different architectures to help medical professionals discover diseases and practice different knowledge related to deep learning.
Keywords: diagnóstico; Alzheimer; inteligencia artificial; deep learning; imagen por resonancia magnética; diagnosis; artificial intelligence; magnetic resonance imaging; Máster en Visual Analytics y Big Data