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Diagnóstico da doença de Alzheimer usando autoencoders aplicados a imagens de ressonância magnética
dc.contributor.author | Grivol, Marco Antônio Bernardi | |
dc.date.accessioned | 2022-04-27T08:07:06Z | |
dc.date.available | 2022-04-27T08:07:06Z | |
dc.date.issued | 2022-04-14 | |
dc.identifier.citation | GRIVOL, Marco Antônio Bernardi. Diagnóstico da doença de Alzheimer usando autoencoders aplicados a imagens de ressonância magnética. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2022. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/15935. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/15935 | |
dc.description.abstract | Alzheimer's disease (AD) is a neurodegenerative disease that causes damage associated with memory and thinking, causing a gradual decline in judgment, reasoning and learning. One of the ways to aid in the diagnosis of AD is the analysis of structural magnetic resonance (MR) images of the patient. Recent studies use computer vision, image processing and machine learning techniques to help diagnose AD. This work aims to extract features from MR images with stacked autoencoders and stacked convolutional autoencoders, and classify MR images via XGBoost into cognitively normal (CN) and AD classes. This work also compares Mean Squared Error (MSE) and Structural Similarity Index (SSIM) metrics as loss functions in autoencoders. | eng |
dc.description.sponsorship | Não recebi financiamento | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Alzheimer | por |
dc.subject | Imagens de ressonância magnética | por |
dc.subject | Hipocampo | por |
dc.subject | Autoencoders | eng |
dc.subject | Alzheimer's disease | eng |
dc.subject | Magnetic resonance images | eng |
dc.subject | XGBoost | eng |
dc.subject | Hippocampus | eng |
dc.title | Diagnóstico da doença de Alzheimer usando autoencoders aplicados a imagens de ressonância magnética | por |
dc.title.alternative | Diagnosis of Alzheimer's disease using autoencoders applied to magnetic resonance images | eng |
dc.type | TCC | por |
dc.contributor.advisor1 | Ferrari, Ricardo José | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/8460861175344306 | por |
dc.description.resumo | A doença de Alzheimer (DA) é uma doença neurodegenerativa que causa danos associados à memória e pensamento, acarretando declínio gradual da capacidade de julgamento, raciocínio e aprendizagem. Uma das formas de auxílio ao diagnóstico da DA é a análise de imagens estruturais de ressonância magnética (RM) do paciente. Estudos recentes utilizam técnicas de visão computacional, processamento de imagens e aprendizado de máquina com o objetivo de auxiliar o diagnóstico da DA. Este trabalho tem como objetivo a extração de características de imagens de RM com autoencoders empilhados e autoencoders convolucionais empilhados, e a classificação das imagens de RM via XGBoost nas classes cognitivamente normal (CN) e DA. Este trabalho também compara as métricas Mean Squared Error (MSE) e Structural Similarity Index (SSIM) como funções de perda nos autoencoders. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | por |
dc.subject.cnpq | ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA::ENGENHARIA MEDICA | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/0749876222039041 | por |
dc.publisher.course | Ciência da Computação - CC | por |