Clasificación automática de sujetos con deterioro cognitivo leve en la Enfermedad de Alzheimer mediante marcadores imagenológicos multimodales - Castellanos Díaz, Nikol Orlando (Universidad Autónoma Metropolitana, 2022)
La enfermedad de Alzheimer (EA) es un trastorno neurodegenerativo que conduce a una pérdida gradual e irreversible de las capacidades cognitivas e intelectuales de las personas afectadas. La EA representa en México aproximadamente el 10% de la población mayor a 60 años. El presente proyecto reporta el desarrollo, optimización y evaluación de un sistema de clasificación automática, que permita disgregar una población seleccionada de adultos mayores en tres grupos diferentes: sujetos sanos, sujetos con deterioro cognitivo leve (DCL) y sujetos con EA. Se documentó la obtención y recopilación de biomarcadores basados en tres modalidades de neuroimagen. 36 rasgos morfológicos, 48 rasgos metabólicos y 144 rasgos de difusión fueron obtenidos a partir de volúmenes de imágenes de resonancia magnética, tomografía por emisión de positrones e imágenes ponderadas en difusión respectivamente para los tres grupos de estudio. Los 228 rasgos fueron analizados en términos de su relevancia de discriminación para la optimización de sistemas de clasificación unimodales y multimodales. Se demostró que la clasificación multimodal (MRI-PET-DWI) presentó una mejoría de rendimiento de hasta 17.84%, en términos de exactitud, para clasificaciones multiclase respecto a sistemas de clasificaciones unimodales o bimodales reportados en el presente documento, así como por otros autores.