Análisis de imágenes tomadas con resonancia magnetica para la clasificación del Alzheimer utilizando técnicas de Deep Learning

Abstract

Nowadays there are more than 50 millions confirmed cases of Alzheimer's disease; the main cause of dementia in adults around the world, commonly miscalled senile dementia. Investigation papers varying in scope, depth and focus are plentiful on the matter of addressing early Alzheimer's disease signs and symptomatology. In regard to recently related signs, these had yell numerous premature detection methods to allow an early diagnosis and treatment.

A popular yet suffering from a plethora of under-standardized conditions in the field of studies to indentify its direct or indirect relation with neurodegeneratives diseases, case in point the Alzheimer's disease, an investigatory area filed with numerous breakthroughs albeit accompanied by as many dismissals to its findings and discoveries by the medical community.

Separate and divers studies have already employed computer algorithm methods to understand the ever-growing, complex and sizeable data to be analysed with by traditional methods, in order to enhance early diagnosis, or uncover potential new treatments.

Hoy en día hay más de 50 millones de casos confirmados de la enfermedad de Alzheimer; la principal causa de demencia en adultos en todo el mundo, comúnmente llamada demencia senil. Los trabajos de investigación que varían en alcance, profundidad y enfoque son abundantes sobre el tema de abordar los signos y síntomas tempranos de la enfermedad de Alzheimer. En cuanto a los signos relacionados recientemente, estos han requerido numerosos métodos de detección prematura para permitir un diagnóstico y tratamiento precoces. Un campo popular pero que sufre por una plétora de condiciones poco estandarizadas es el campo de estudios para identificar su relación directa o indirecta con enfermedades neurodegenerativas, caso de la enfermedad de Alzheimer, un área de investigación llena de numerosos avances aunque acompañada de tantos rechazos como de hallazgos y descubrimientos por parte de la comunidad médica. Diversos estudios separados ya han empleado métodos de algoritmos informáticos para comprender los datos cada vez mayores, complejos y considerables que se analizarán con los métodos tradicionales, con el fin de mejorar el diagnóstico temprano o descubrir nuevos tratamientos potenciales.