O engenheiro da UTA usará ferramentas de aprendizagem profunda para identificar tipos de demência associados à doença de Alzheimer

O engenheiro da UTA usará ferramentas de aprendizagem profunda para identificar tipos de demência associados à doença de Alzheimer

Um engenheiro de computação da Universidade do Texas em Arlington desenvolverá e integrará métodos e ferramentas poderosas de aprendizagem profunda para identificar tipos de demências associadas à doença de Alzheimer (ADRD), o que por sua vez poderá ajudar a comunidade médica a tratar melhor essas doenças.

Dajiang Zhu, professor assistente do Departamento de Ciência da Computação e Engenharia, liderará um projeto de cinco anos no valor de US$ 2,86 milhões, apoiado pelo Instituto Nacional de Distúrbios Neurológicos e Derrame (NINDS). Zhu trabalhará com pesquisadores da Universidade da Carolina do Norte – Chapel Hill e da Universidade da Geórgia para se concentrar no desenvolvimento de um modelo de aprendizagem profunda para análise de ADRD.

Sendo os dois tipos mais comuns de demência, a doença de Alzheimer e a demência com corpos de Lewy (DCL) representam 65% a 85% das pessoas com demência em todo o país, ou cerca de 7,5 milhões de pessoas.

Zhu disse que há diferenças importantes para determinar se um paciente tem Alzheimer ou DCL. Essas diferenças podem influenciar muito o tipo de tratamento prescrito. No entanto, distinguir entre doença de Alzheimer e DCL é um desafio devido a patologias mistas e sintomas clínicos.

"Neste projeto, descobriremos, definiremos e representaremos GyralNets individuais - um modelo computacional que integra métodos de aprendizagem profunda e marcadores de neuroimagem - para caracterizar as anormalidades associadas à doença de Alzheimer/LBD para pacientes individuais,"

Dajiang Zhu, professor assistente, Departamento de Ciência da Computação e Engenharia, Universidade do Texas em Arlington

Ele acrescentou que o projeto irá, em última análise, compilar, criar imagens e analisar dados cerebrais em grande escala para ambientes clínicos práticos.

"Em última análise, queremos caracterizar e resumir as relações profundas dentro do cérebro que levarão à melhoria da capacidade preditiva entre Alzheimer e LBD", disse Zhu. “Acreditamos que a identificação precoce de qual doença específica está presente pode levar a melhores resultados através de um melhor tratamento desses pacientes”.

Hong Jiang, professor dotado de Wendell H. Nedderman e presidente do Departamento de Ciência da Computação e Engenharia, disse que a pesquisa de Zhu tem potencial para um impacto significativo.

“Pegar todos os dados que podem ser coletados e usá-los para ajudar a sociedade e as pessoas que sofrem dessas doenças é monumental”, disse Jiang. “Isso representa o que é a pesquisa universitária.”

Fonte:

Universidade do Texas em Arlington

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