Publicação: Diagnóstico de Alzheimer baseado em imagens de ressonância magnética utilizando redes convolucionais
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO::SOFTWARE BASICO
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Resumo
Nos últimos anos tem se observado a crescente prevalência de doenças como diabetes,
doenças cardíacas e demência, assim como a doença de Alzheimer que se detectadas pre
viamente, permite a adoção de diferentes procedimentos terapêuticos que reduzem a sua
evolução. Diante dos desafios dos diagnósticos tradicionais, especialmente para o Alzhei
mer, estudos apontam que as análise de imagens Ressonância magnética (RM) e sinais
do Eletroencefalograma (EEG) tem se apresentadas como alternativas, no entanto apre
sentam limitações quanto a sua eficiência. Porém, a Inteligência Artificial (IA) vem se
destacando como uma ferramenta crucial na medicina aprimorando o diagnóstico e trata
mento dessas doenças. Entretanto, vários são os desafios encontrados no aprimoramento
da eficiência dos algoritmos aplicados, exigindo ajustes nos componentes estruturais dos
algoritmos além de diferenciadas técnicas de pré-processamento, quando estas ultimas não
permitem um aumento no reconhecimento dos padrões de Alzheimer. Diante disso, este
trabalho propõe a análise dos parâmetros de acurácia, perda, número de camadas, épocas
e taxa de aprendizado na arquitetura ResNet 3x3 e 5x5, aplicada a um banco de dados
público de imagens de MRI. Como principal métrica de avaliação, utilizou-se a acurácia,
alcançando um melhor resultado de 50% com a ResNet 5x5, utilizando 20 camadas, 100
épocas e uma taxa de aprendizado de 0.1.
Abstract
Palavras-chave
Alzheimer, ResNet, Ressonância Magnética, Magnetic Resonance, Análise de parâmetros, Parameter analysis, base de dados pública, public database
Citação
SUENARI, Davi Muller. Diagnóstico de Alzheimer baseado em imagens de ressonância magnética utilizando redes convolucionais. 2025. 41 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2025.
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