Los nuevos métodos y algoritmos computacionales permiten la extracción y tratamiento de la información obtenida a partir de las imágenes médicas. Esto puede ser utilizado para diagnosticar una enfermedad neurodegenerativa, y lo más importante, para intentar predecirla y anticipar el tratamiento. Además, es posible encontrar las zonas del cerebro relacionadas directamente con la enfermedad.
Nos gustaría añadir como agradecimientos, a la Universidad de Granada, en especial, a la Escuela Superior de Ingeniería Informática y Telecomunicaciones, por prestar sus espacios.
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Diálisis peritoneal en los pacientes delicados de salud
Diagnostico automatico enfermedades neurodegenerativas | bio informaticsgrx
1. Sistemas inteligentes para el diagnóstico automático de
enfermedades neurodegenerativas mediante imágenes
médicas
Alberto García Salguero
2. 2
¿Cómo se diagnostican?
Demencia es la condición caracterizada por la pérdida o deterioro de funciones cerebrales
INTRODUCCIÓN
»Más de 42.3 millones de personas en el
mundo padecen algún tipo de demencia
»Esta cifra se dobla cada 20 años
»10 millones de personas con Parkinson
»Inhibir el desarrollo
»Clave el diagnóstico temprano
• Criterios clínicos
• Evaluación médica
• Síntomas motoros
• La más desarrollada es neuroimagen
(MRI)
3. Estados
Estado 1
Se acentúan los
efectos
Est. Intermedio
Pérdida equilibrio
y lentitud
Síntomas severos
y limitantes
Ayuda externa
Pérdida casi total
del movimiento
Alucinaciones
Enfermedad del Parkinson (PD)
La enfermedad de Parkinson es un trastorno neurodegenerativo que afecta predominantemente a las
neuronas productoras de dopamina ("dopaminérgicas") en un área específica del cerebro llamada
sustancia nigra
Afecta a cada paciente de diferente manera. Sin embargo, existen patrones
típicos de progresión en la enfermedad de Parkinson que se definen por etapas.
Teoría de la progresión del PD: Braak’s Hypothesis
3
Estado 2 Estado 3 Estado 5Estado 4
Síntoma motoros
4. »Las neuronas se degeneran en una zona de la BS
»Controla músculos y posturas
»Dopamina es la clave de que los neurotransmisores
funcionen correctamente
»Pérdida progresiva de dopamina
»Pérdida de la transmisión/comunicación
Enfermedad del Parkinson (PD)
La función de la sustancia negra es compleja y parece estar relacionada con el aprendizaje. La degeneración de
las neuronas pigmentadas en esta región es la principal patología. Existe incertidumbre sobre la causa que
desencadena estos procesos patológicos, en los que se puede encontrar un daño irreversible con la muerte
neuronal
5. Imagen por resonancia magnética (MRI)
¿Qué es?
—
Método de imagen no invasivo que
se basa en el concepto físico de
resonancia magnética nuclear y el
fenómeno físico basado en las
propiedades mecánicas cuánticas
de los núcleos atómicos.
Obtiene información sobre la
estructura subyacente y la
composición de la materia
estudiada.
Es ampliamente utilizado en
medicina para obtener información
sobre los tejidos.
5
»Planos Axial,
Coronal y
Sagital
»No incluye
radiación
»Coste elevado
»fMRI
6. 1
Norm. y caract.
Normalizar las
imágenes MRI y
aplicar la DWT
para obtener
características
2
2D
Obtención de plano
y de importancia de
la materia.
Optimización de
slices
3
3D
Obtención de
zonas relevantes
mediante
optimización 3D
Comparación con
literatura médica
4
Framework
Diseño de interfaz
de usuario para
poder realizar
todas las tareas del
framework
OBJETIVOS
6
7. MÉTODOS
Normalización
—
- Datos de entrada de PPMI
- Procesamiento con SPM12
- Separación W, C1 y C2.
- 157x189x136
Características
—
- Wavelet Transform
- mRMR
- PCA
7
11. 11
PASO 1
Selección del plano (X, Y,
Z) que mayor información
proporciona en términos
de clasificación
Obtención de qué imagen
(W, C1, C2) proporciona
mayor precisión y menor
coste computacional
PASO 3
Optimización con AG para
obtener qué capas son las
más importantes.
Población 100 y 200
generaciones
SLICES 2D
N slices f(x)=100-Acc
- 158 pacientes
- DWT: Db-4 nivel 2
- 180 mRMR
- 95% PCA
- 80% Trn-Tst
- 10-fold
PASO 2
12. 12
Selección de plano
Plano Precisión Máximo
Axial (X)
67.4801 84.6875
Coronal (Y)
68.6874 86.8085
Sagittal (Z)
68.5938 85
13. 13
Selección tipo de materia
• Imágenes W, C1, C2.
• Plano coronal
• 180 mRMR
• 80% Trn-Tst
16. 16
SLICES 2D
- DWT: Db4 nivel 1
- 100 mRMR
- 95% PCA
- 80% Trn-Tst
- 10-fold
140 segundos
Slices de la solución pareto #1
17. Autores Imagen Población Base Método Precisión (%)
Dan Long, Wang and
Zhang
rsfMRI 19 PD y 27 Normal ReHo + ALFF +RFCS 85,19
Dan Long, Wang and
Zhang
rsfMRI 19 PD y 27 Normal ALFF+RFCS 81,48
Dan Long, Wang and
Zhang
rsfMRI 19 PD y 27 Normal GM+WM+CSF 77,78
Dan Long, Wang and
Zhang
rsfMRI 19 PD y 27 Normal Todo 92,59
Nuestro método MRI 94 PD y 64 Normal DWT-mRMR-PCA- SVM 97,3
COMPARACIÓN
17
18. 18
WAVELET KERNEL
- 160 pacientes
- Top 5 slices
- En función de mRMR
- 95% PCA
- 80% Trn-Tst
- 10-fold
20. 20
Optimización
Optimización con AG para
obtener qué capas son las
más importantes.
Población 300 y 100
generaciones
Regiones de interés (VOIs) 3D
Nº VOIs f(x)=100-Acc
- 214 pacientes
- DWT 3D: bior3.3 level 2
- 10x10x10 VOIs
- 1000 W y 1000 C1
- 100 mRMR
- 95% PCA
- 80% Trn-Tst
- 10-fold
24. 24
VOIs 3D
- 88 VOIs
- DWT: bior3.3 nivel 1
- 180 mRMR
- 99% PCA
- 80% Trn-Tst
- 10-fold
VOIs de la solución pareto #3
25. 25
VOIs 3D -> Regiones encontradas
Sustancia nigra
• La función de las neuronas dopaminérgicas
parece estar relacionada con el aprendizaje.
• La degeneración de las neuronas pigmentadas
en esta región es la principal patología.
• Existe incertidumbre acerca de la causa que
desencadena estos procesos patológicos, en
los cuales se puede encontrar daño irreversible
con la muerte neuronal.
26. 26
VOIs 3D -> Regiones encontradas
Núcleo caudal
•El núcleo caudal forma el estriado dorsal,
que se considera una estructura funcional
única.
•Procesos motores, memoria, motivación,
adaptación al medio, etc.
•Anatómicamente, está separado por un
gran tracto de materia blanca, la cápsula
interna
28. Comparación
Obtención de un
rendimiento superior
sobre métodos e
investigaciones similares
Consistencia
Consistencia de las
regiones encontradas
por el AG con la literatura
médica
Rendimiento
Alta precisión de
clasificación y mejora del
rendimiento
DISCUSIÓN
28
Algoritmos/métodos para
extracción de
características,
clasificación,
optimización, etc.
Interfaz de usuario
Desarrollo de una
interfaz de usuario
simple y útil
Otros métodosInvestigaciones futuras
Investigaciones futuras:
Framework para otras
enfermedades o
búsqueda de nuevas
regiones