Título:
Diagnóstico del Trastorno depresivo mayor (MDD) utilizando imágenes de resonancias magnéticas funcionales (fMRI) y aprendizaje automático
Otros títulos:
Coordinador:
Director:
Compilador:
Autor:
Volti Diano, Sebastián
Sierra Lima, Agustina
Sierra Lima, Agustina
Tutor:
Rodríguez Bocca, Pablo
Tipo de documento:
Tesis de grado
Editor:
Palabras clave:
Descriptores:
Año de publicación:
2022
Contenido:
Resumen:
En este trabajo estudiamos el trastorno depresivo mayor a través de imágenes de resonancia magnéticas de distintos pacientes, capturadas con el individuo en total estado de reposo. Buscamos encontrar una metodología que ayude a la predicción del trastorno, a partir de la actividad cerebral entre distintas regiones del cerebro. Evaluamos distintos modelos de aprendizaje automático supervisado, trabajando con diferentes agrupaciones de predictores, con el fin de caracterizar a cada individuo de la mejor manera posible, construyendo grafos y explotando sus propiedades, cálculos de correlación, matrices, etc. Los métodos que presentaron mejores resultados fueron los basados en el clasificador Random Forest, construyendo árboles de decisión a partir de los atributos de cada individuo, obteniendo un grafo para cada paciente a partir de su resonancia magnética, y utilizando métricas globales de la red, funciones de correlación adecuadas, y también atributos demográficos de cada paciente. Se alcanzaron resultados que superan el 70 % de precisión en todas las métricas utilizadas para medir la perfomance de nuestros modelos, tanto en accuracy, recall, precision y f1-score. Utilizamos un conjunto de datos de magnitud considerablemente grande para esta temática (más de 2400 pacientes), analizado en la actualidad por diversos artículos científicos. Logramos buenos resultados a pesar de trabajar con un universo de
pacientes grande y heterogéneo, donde habitualmente la mayoría de los artículos científicos que trabajan en esta temática, suelen perder bastante precisión, y se limitan a trabajar con un universo de pacientes reducido.
Descripción:
Editorial:
Udelar.FI
EN:
Financiadores:
Citación:
Volti Diano, S. y Sierra Lima, A. Diagnóstico del trastorno depresivo mayor (MDD) utilizando imágenes de resonancias magnéticas funcionales (fMRI) y aprendizaje automático [en línea] Tesis de grado. Montevideo : Udelar. FI. INCO, 2022.
Citación:
metadata.cc.license.name:
Documento del Gobiberno:
URI:
https://hdl.handle.net/20.500.12008/35868
ISBN:
e-ISBN:
ISSN:
ISMN:
Otros identificadores:
Título Obtenido:
Ingeniero en Computación
Facultad o Servicio que otorga el Título:
Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería
Licencia:
Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)
Cobertura geográfica:
Cobertura temporal:
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Clasificación:
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| Ficheros | Descripción | Tamaño | Formato | ||
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| VS22.pdf | Tesis de grado | 36.39 MB | Adobe PDF |