Análisis de imágenes de resonancia magnética para la detección del Alzheimer

Abstract

En la investigación de enfermedades neurodegenerativas y, en concreto, de la enfermedad del Alzheimer recientemente se centran los esfuerzos en lograr el diagnóstico precoz de estas patologías. Este proyecto ha desarrollado diferentes soluciones para una herramienta de ayuda al diagnóstico (CAD) para realizar la detección de esta enfermedad mediante las Máquinas de Vectores Soporte (SVM) lineales. Esta herramienta buscaba llevar a cabo la detección en función en la materia gris presente en imágenes de resonancia magnética estructural, dado que la enfermedad del Alzheimer se relaciona con la pérdida de este tejido. Se han implementado clasificadores que logran diferenciar entre enfermos de Alzheimer, pacientes con deterioro cognitivo leve e individuos cognitivamente normales, logrando unos altos valores de sensibilidad y especificidad (80-100%), lo que implica una elevada precisión de diagnóstico del Alzheimer.

Recently, researches on neurodegenerative disorders and, particularly, on Alzheimer’s disease have focused on the early diagnosis of this kind of disorders. This Project has developed different approaches for a computeraided diagnosis tool (CAD), which applying linear Support Vector Machines (SVM), is able to detect Alzheimer’s disease. This tool was meant to achieve this detection according to the gray matter found in structural magnetic resonance scans, due to the fact that this disease is related to the loss of this type of tissue. Several classifiers have been implemented to distinguish between Alzheimer’s disease patients, others with mild cognitive impairment and cognitively normal subjects. High values of sensitivity and specificity have been fullfilled (80-100%), which implies a great Alzheimer’s disease diagnosis accuracy.