Aplicación de deep-learning en neuroimágenes para el diagnóstico de enfermedades neurodegenerativas

El Alzhéimer es la principal causa de demencia en el mundo, típicamente caracterizado por la pérdida de memoria seguido por una decline cognitivo. Gracias a avances recientes en el campo de la neuroimagen, como las Resonancias magnéticas (MRI) o la tomografía de emisión de positrones (PET) para el diagnóstico de esta enfermedad, se han propuesto diferentes técnicas dentro del campo del machine learning para dar lugar a soluciones y diagnósticos. Aquí hemos desarrollado una aplicación basada en aprendizaje profundo para identificar patrones de características comunes entre las neuroimágenes de pacientes diagnosticados con Alzhéimer, este tipo de herramientas tienen una naturaleza de caja negra al tratarse de tecnologías muy complejas. Esto abre la puerta al segundo objetivo del proyecto, usar varios algoritmos y técnicas de interpretación para explicar el diagnostico obtenido de nuestros modelos mediante mapas de calor