DIAGNÓSTICO POR IMAGEM DA DOENÇA NEURODEGENERATIVA ALZHEIMER - GUARESI, Eduardo; ALVES, Roberson Junior Fernandes (Seminário de Iniciação Científica e Seminário Integrado de Ensino, Pesquisa e Extensão (SIEPE), 2022)
Introdução: A doença neurodegenerativa Alzheimer vem se tornando cada vez mais comum, dentre os vários exames que auxiliam no diagnóstico da doença, sendo um dos principais a ressonância magnética do encéfalo, onde no método convencional sua análise é realizada a olho nu, onde a progressão da doença é identificada por meio de imagens obtidas na ressonância sendo a perda volumétrica cerebral, ou atrofia obtidas é um importante indício para quantificar a segmentação do hipocampo Objetivo: Agilidade no diagnóstico da doença Alzheimer por meio de Algoritmo. Método: Após a obtenção das imagens da iniciativa ADNI, propusemos a automatização desse processo utilizando o sistema VolBrain, onde segmenta e extrai as informações para o nosso algoritmo detalhando a imagem de ressonância magnética do cérebro, oferecendo informações relevantes para medir atrofias cerebrais que ajudam no diagnóstico. Após a obtenção dos dados de cada sujeito que tiveram o hipocampo e subcampos segmentados para obter as medidas, desde então realizado a média juntamente com o cálculo de desvio padrão dos volumes do hipocampo esquerdo e direito dos sujeitos entre 55 e 90 anos. Resultados: Para os testes selecionadas 600 imagens, destas 300 do sexo masculino e 300 do sexo feminino, sendo 150 sujeitos de cada, com doença separados pelo sexo, identificados como cognição normal (CN) e doença de Alzheimer (AD). Obtendo uma acurácia maior ou igual a 70% no sexo masculino e feminino, com uma probabilidade de acerto de 87,5% no treinamento do algoritmo. Para comprovar as porcentagens são eficazes, levou-se uma média baseada nos resultados de 10 novos indivíduos já pré-classificados que não estavam na base, foi atingida a acurácia de 94% do indivíduo portar a doença e somente 6% estar equivocado, já para pacientes saudáveis atingiu-se 80% de acerto e 20% estar equivocada no treinamento do algoritmo probabilístico do Naive Bayse. Conclusão: Os resultados obtidos demonstram que o sistema é funcional e satisfatório, acredita-se que, para tornar o algoritmo mais eficiente teria que aumentar sua base de informação, em suma a ferramenta desenvolvida só avalia a chance de um paciente estar acometido com a doença de Alzheimer, embora esta apresente bons resultados, seu intuito não é de substituir a avaliação de um médico, mas sim de auxiliá-lo no diagnóstico. Palavras-chave: Doença de Alzheimer. Algoritmo de classificação. Segmentação do hipocampo.