Application of deep learning in detecting neurological disorders from magnetic resonance images: a survey on the detection of Alzheimer’s disease, Parkinson's disease and schizophrenia

Neuroimaging, in particular magnetic resonance imaging (MRI), has been playing an important role in understanding brain functionalities and its disorders during the last couple of decades. These cutting-edge MRI scans, supported by high-performance computational tools and novel ML techniques, have opened up possibilities to unprecedentedly identify neurological disorders. However, similarities in disease phenotypes make it very difficult to detect such disorders accurately from the acquired neuroimaging data. This article critically examines and compares performances of the existing deep learning (DL)-based methods to detect neurological disorders—focusing on Alzheimer’s disease, Parkinson’s disease and schizophrenia—from MRI data acquired using different modalities including functional and structural MRI. The comparative performance analysis of various DL architectures across different disorders and imaging modalities suggests that the Convolutional Neural Network outperforms other methods in detecting neurological disorders. Towards the end, a number of current research challenges are indicated and some possible future research directions are provided

Diseño de algoritmos de aprendizaje profundo basados en números complejos para la identificación de patrones anómalos en bioseñales humanas

El objetivo es contribuir a la clasificación de patrones anómalos en bioseñales utilizando un enfoque novedoso. Nos enfocamos específicamente en el melanoma y en los soplos cardíacos. Usamos un estudio comparativo de dos redes de convolución en los dominios numéricos Complejo y Real. La idea es obtener un enfoque poderoso para construir sistemas portátiles para la detección temprana de enfermedades. Se eligieron dos estructuras algorítmicas similares para que no haya un sesgo determinado por la cantidad de parámetros a entrenar. Se utilizaron tres conjuntos de datos clínicos, ISIC 2017, PH2 y Pascal, para llevar a cabo los experimentos. Se realizaron pruebas de hipótesis de comparación de medias para asegurar la objetividad estadística en las conclusiones. En todos los casos, las redes de valor complejo presentaron un desempeño superior para las métricas de Precisión, Recall, F1 Score, Accuracy y Specificity en la detección de anomalías asociadas. El mejor clasificador basado en números complejos obtenido en el espacio ROC presenta una distancia euclidiana de 0,26127 con respecto al clasificador ideal, a diferencia del mejor clasificador basado en números reales, cuya distancia euclidiana al ideal es de 0,36022 para la misma tarea de detección de melanoma. La superioridad del 27,46 % en esta métrica, como en las otras reportadas en este trabajo, sugiere que las redes de valores complejos tienen una mayor capacidad para extraer características para una discriminación más eficiente en el conjunto de datos.DoctoradoDoctor en Ingeniería Eléctrica y Electrónic