Mejora en la clasificación de la enfermedad de Alzheimer gracias a la inteligencia artificial
Por Mar Benito MSc – Linkedin
Los primeros signos del Alzheimer pueden empezar en el cerebro años antes de que aparezcan los primeros síntomas. Sería muy beneficioso poder aprovechar los datos existentes como las imágenes de resonancias magnéticas (RM) para mejorar la eficiencia del diagnóstico de la enfermedad.
Utilizando un marco avanzado de inteligencia artificial basado en la teoría de juegos, llamado generative adversarial network o GAN, se han procesado imágenes cerebrales de alta y baja calidad, para generar un modelo que es capaz de clasificar la enfermedad de Alzheimer con una mejor precisión.
La calidad de una imagen de RM depende del tipo de escáner que se utilice. Por ejemplo, un escáner magnético Tesla 1.5 produce imágenes de menor calidad que un Tesla 3. La fuerza magnética es un parámetro clave asociado con cada tipo de escáner. Los investigadores obtuvieron imágenes de RM cerebrales con escáners Tesla 1.5 y Tesla 3 de los mismo individuos al mismo tiempo, y desarrollaron un modelo GAN que aprendía de los dos tipos de imágenes. De esta manera se generaban imágenes de mayor calidad que las obtenidas con un Tesla 1.5 capaces de predecir mejor el estatus de la enfermedad de Alzheimer de lo que lo hace este escáner solo.
Fuente: Medical Xpress
Journal Alzheimer’s Research & Therapy: Zhou, X., Qiu, S., Joshi, P.S. et al. Enhancing magnetic resonance imaging-driven Alzheimer’s disease classification performance using generative adversarial learning. Alz Res Therapy 13, 60 (2021). https://doi.org/10.1186/s13195-021-00797-5
