Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação / Made available in DSpace on 2012-10-22T08:20:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1
248608.pdf: 2183175 bytes, checksum: 351537fe5c5fb90d8450077f1ab3f250 (MD5) / O Mal de Alzheimer tornou-se, nos tempos modernos, um grande desafio para a saúde pública, visto que a média de idade nos países industrializados tem crescido gradativamente. A cura para essa doença ainda não foi encontrada, e o desenvolvimento de novos tratamentos têm se tornado um tópico de grande interesse na área de pesquisa. Diagnósticos imparciais, bem fundamentados e precoces são indispensáveis a fim de permitir uma imediata observação médica e intervenção. Este trabalho visa propor uma seqüência de passos de análise de imagens obtidas através de ressonância magnética de maneira totalmente automatizada para se precisar o estágio de desenvolvimento da atrofia do cérebro. Foi testada a utilidade da análise para fornecer informações diagnósticas nos casos de Mal de Alzheimer e Comprometimento Cognitivo Moderado, um período transitório de deficiência cognitiva que é considerado um pré-estágio do mal de Alzheimer. Os resultados foram validados num grupo misto de 68 indivíduos através da distinção entre indivíduos com Mal de Alzheimer, Comprometimento Cognitivo Moderado e indivíduos de controle saudáveis, com a utilização de classificadores lineares e Redes Neurais Artificiais. O melhor classificador identificou com acuidade pacientes com o Mal de Alzheimer em 80% dos casos, e indivíduos saudáveis do grupo de controle em 85% dos casos. Reconhecendo mais de 8 em cada 10 indivíduos em um grupo de saudáveis e com Comprometimento Cognitivo Moderado, o método também valida uma indicação precoce de Mal de Alzheimer. A capacidade discernente desta simples, porém tão poderosa análise é capaz de competir com outras metodologias semi-automáticas - e que por isso se tornam mais demoradas. Plenamente aplicável e eficiente em estações de trabalho tradicionais, a análise de imagens pode ser aplicada à pratica clínica diária sem a necessidade de novos investimentos. A sua aceitação clínica pode ser facilitada pela compreensibilidade intuitiva dos cálculos aplicados. Se os resultados puderem ser revalidados por estudos clínicos posteriores, a análise incrementará a diagnose e o tratamento do Mal de Alzheimer, principalmente em seus estágios iniciais, além de servir como uma ferramenta de medição do progresso dos tratamentos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/88381 |
| Date | January 2006 |
| Creators | Fritzsche, Klaus |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Wangenheim, Aldo v. (Aldo von) |
| Publisher | Florianópolis, SC |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 208 f.| il., grafs., tabs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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