Análisis de áreas cerebrales relevantes para la detección de pacientes con trastorno obsesivo compulsivo en MRI

En este Proyecto de Fin de Carrera se presenta una propuesta en la que a partir de imágenes obtenidas por resonancia magnética (“Magnetic Resonance Image”, MRI), se intentará caracterizar de forma automática el Trastorno Obsesivo Compulsivo (TOC). Para ello, se emplearán técnicas de aprendizaje máquina y algoritmos de agrupamiento o clustering. En nuestra propuesta, formada por tres aproximaciones de clasificación de creciente complejidad, se aprovecharán las diferencias estructurales existentes en áreas cerebrales generalmente asociadas a este trastorno para discernir entre pacientes y sujetos sanos.Ingeniería Técnica en Sistemas de Telecomunicació

Aplicación de técnicas de aprendizaje máquina para la caracterización y clasificación de pacientes con trastorno obsesivo compulsivo

El siguiente Trabajo Fin de Grado se basa en el cada vez más habitual empleo de métodos de aprendizaje máquina con el fin de clasificar y caracterizar trastornos psiquiátricos. Concretamente, el sistema diseñado pretende acercarse al diagnóstico de TOC (‘Trastorno Obsesivo Compulsivo’) a través del análisis de imágenes de resonancia magnética (MRI). El sistema diseñado tiene como objetivo plantear un algoritmo capaz de diagnosticar pacientes con TOC y, principalmente, capaz de caracterizar la enfermedad, detectando de manera automática las regiones neuroanatómicas relacionadas con el trastorno. Para ello, se empleará una arquitectura modular creada a partir de dos premisas fundamentales. 1. Análisis por áreas funcionales y/o neuroanatómicas. Cada imagen de resonancia magnética se divide en, aproximadamente, una centena de subconjuntos compuestos por vóxeles asociados a un área funcional o región neuroanatómica del cerebro. Así pues, el objetivo es aplicar un clasificador que facilite la selección de los conjuntos de vóxeles relevantes para la detección de la enfermedad. 2. Caracterización y fusión de áreas funcionales. El sistema utilizará métodos de selección de características sobre las salidas de los clasificadores el objetivo de obtener una selección automática de las áreas relevantes para el diagnóstico de la patología que estamos tratando. Asimismo, el último paso será el estudio de la relación que tienen las áreas entre sí mediante el uso de clasificadores, tanto lineales como no lineales. Una vez desarrollado y aplicado el algoritmo, se aprovecharán los resultados tanto para comparar la clasificación de pacientes con los resultados previos obtenidos mediante métodos tradicionales [1], [2], como para analizar el patrón de áreas neuroanatómicas responsables del trastorno. -------------------------------------------------------This work is based on increasingly common use of machine learning methods in order to classify and characterize psychiatric disorders. Specifically, the designed system tries to be able to diagnose OCD (Obsessive-Compulsive Disorder) though the MRI (Magnetic Resonance Imaging) analysis. The main system's goal is to construct an algorithm able to detect OCD patients and characterize the disease, detecting automatically neuroanatomical regions related to the disorder, supported on a modular arquitecture process with two fundamental principles. 1. Analysis of functional and/or neuroanatomical areas. Each MRI is divided into one hundred subsets composed of voxels associated to a functional area. Thus, the goal is to apply a classifier which facilitates the selection of the relevant voxels sets for the diagnosis of the disease. 2. Characterization and combination of functional areas. The system will use feature selection methods with the outputs of the first classifiers in order to get an automatic selection of the relevant areas for diagnosis of the pathology. The last step will use linear and no liner classifiers to analyze whether the different areas are interrelated. Having the algorithm developed, we will use the results to compare the classifications of patients with previous results got by traditional methods [1], [2], and to analyze the pattern of neuroanatomical areas responsible for the disorder.Ingeniería de Sistemas Audiovisuale