Von ICM bis Alzheimer: Klassifizierende und prädiktive Analyse mit 3D-CNN

Die Alzheimer-Krankheit ist eine neurologische Störung, die bei den Betroffenen zum Verlust von Autonomie und Gedächtnis führt. Da die Zahl der Fälle dieser Krankheit zunimmt und die Diagnoseinstrumente nicht präzise genug sind, werden neue Instrumente entwickelt, die dieses Problem verringern können.Das Hauptziel ist die Implementierung eines dreidimensionalen neuronalen Faltungsnetzmodells mit einer Basisstruktur vom Typ AlexNet3D, um die Vorhersage einer möglichen Alzheimer-Diagnose aus der Analyse von Magnetresonanzbildern zu erhalten, wobei das Syndrom der leichten kognitiven Beeinträchtigung (MCI) als Frühstadium verwendet wird.In diesem Projekt werden die einzelnen vorgeschlagenen Phasen erläutert, die sich in die Auswahl der Datenbank, die Auswahl der Merkmale, die Datenverarbeitung, die Entwicklung des Modells für Training und Validierung und schließlich die Ergebnisse der Vorhersagetests gliedern.

Autorentext

María Camila Castaño: I am a physics engineer from the Universidad Tecnologica de Pereira.Passionate about research and technology, my goal is to apply it in the medical field to simplify people's lives.I strongly believe in the power of artificial intelligence to improve clinical diagnoses.