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TEC2012-34306

Financiado

DIAGNOSTICO MEDIANTE MODELOS ESTADISTICOS E INTELIGENTES (DIAGNOSIS)

EL OBJETIVO DEL PROYECTO DIAGNOSIS ES DESARROLLAR, IMPLEMENTAR, VALIDAR E INTEGRAR MODELOS DE NEURODEGENERACION BASADOS EN COMPUTADOR, QUE SEAN ESPECIFICOS PARA LOS PACIENTES AFECTADOS POR LAS ENFERMEDADES DE ALZHEIMER (AD) Y DE P... ver más

01/01/2012

UGR

81K€

Presupuesto del proyecto: 81K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE GRANADA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 5509

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2012-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE GRANADA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 5509

Presupuesto del proyecto 81K€

Descripción del proyecto EL OBJETIVO DEL PROYECTO DIAGNOSIS ES DESARROLLAR, IMPLEMENTAR, VALIDAR E INTEGRAR MODELOS DE NEURODEGENERACION BASADOS EN COMPUTADOR, QUE SEAN ESPECIFICOS PARA LOS PACIENTES AFECTADOS POR LAS ENFERMEDADES DE ALZHEIMER (AD) Y DE PARKINSON (PD). ESTOS MODELOS, QUE PUEDEN CARACTERIZAR DISTINTOS ESTADIOS Y TIPOS DE DEMENCIA, PERMITIENDO ASI UN DIAGNOSTICO DIFERENCIAL Y PRECOZ, INCLUYEN DIVERSAS TECNICAS QUE CONFORMAN LOS DENOMINADOS SISTEMAS ESTADISTICOS INTELIGENTES BASADOS EN COMPUTADOR. LA DISPONIBILIDAD DE EXTENSAS BASES DE DATOS DE ESTUDIOS DE IMAGENES ESTRUCTURALES (MRI) Y FUNCIONALES (SPECT, PET) PARA POBLACIONES NORMALES Y PATOLOGICAS (EJ. LA BASE DE DATOS ADNI O LA PPMI) PERMITEN EVALUAR EL RENDIMIENTO DE ESTOS SISTEMAS. LOS MODELOS ESTAN DESCRITOS A DISTINTAS ESCALAS (DE LA ESCALA DE VOXEL DE LA IMAGEN, PASANDO POR VOLUMENES DE INTERES, HASTA LA ESCALA QUE CONSIDERA EL CEREBRO COMPLETO; DESDE LA ESCALA CELULAR, MOLECULAR Y TISULAR, HASTA TODO EL VOLUMEN CEREBRAL), E INTEGRAN INFORMACION MOLECULAR Y FISIOLOGICA (EJ. METABOLISMO CEREBRAL DE LA GLUCOSA) CON INFORMACION ANATOMICA (EJ. ATROFIA) A TRAVES DE DISTINTOS NIVELES (DE CEREBROS INDIVIDUALES HASTA POBLACIONES DE CEREBROS). SE IMPLEMENTARAN ADEMAS DIVERSOS ESQUEMAS UTILIZANDO DISTINTAS MODALIDADES DE IMAGEN PARA VALIDACION ESPECIFICA (EJ. IMAGENES PET/MRI ADQUIRIDAS DE ESCANERES TIPO PET/MRI), BASADOS EN NUEVOS PARADIGMAS DEL APRENDIZAJE ESTADISTICO Y DE PROCESADO DE SEÑAL. DE CRUCIAL IMPORTANCIA ES QUE, MEDIANTE EL USO DE ESTAS BASES DE DATOS Y MODELOS BASADOS EN COMPUTADOR, SE PUEDE PROCESAR Y OBTENER UNA MEDIDA ANATOMICA Y FUNCIONAL CEREBRAL ESPECIFICA PARA CADA PACIENTE PUDIENDOSE, DE ESTA FORMA, DETECTAR ANORMALIDADES DE MANERA INDIVIDUAL.DENTRO DE LA ETAPA DE CLASIFICACION DE DIAGNOSIS SE PROPONDRAN CLASIFICADORES ESTADISTICOS BASADOS EN MAQUINAS DE VECTORES SOPORTE, REDES NEURONALES ARTIFICIALES, RANDOM FOREST, PROCESOS GAUSSIANOS, MODELOS DISPERSOS, MODELOS ESTADISTICOS BASADOS EN VOXEL O TEXTURA, ETC. EN LA ETAPA DE EXTRACCION DE CARACTERISTICAS SE ESTUDIARAN METODOS PARAMETRICOS Y NO SUPERVISADOS DE SEGMENTACION PARA MRI Y OTROS MUCHOS APLICABLES A LAS DISTINTAS MODALIDADES DE IMAGEN, COMO LOS BASADOS EN DESCOMPOSICION EMPIRICA EN MODOS (EMD), MATRICES NO NEGATIVAS (NMF), REGLAS DE ASOCIACION (AR), ETC.EL INCREMENTO DE LA EXACTITUD EN LA PREDICCION Y DIAGNOSTICO QUE PERMITEN ESTOS MODELOS PUEDE CONDUCIR A SU RAPIDA IMPLANTACION CLINICA Y DIAGNOSIS TIENE LA CAPACIDAD, CON EL APOYO DE LAS INICIATIVAS EN NEUROIMAGEN PARA EL ESTUDIO DE LA AD Y LA PD (VEASE LA CARTA DE APOYO DE LA ASOCIACION DEL ALZHEIMER), DE REPRESENTAR UN PUNTO DE INFLEXION EN EL PROCESO DE DIAGNOSTICO, NO SOLO EN LA DEMENCIA

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