The brain web classification

Abstract

La estimaci´on de la edad a partir del an´alisis cerebral por resonancia magn´etica es uno de los principales m´etodos para detectar enfermedades neurol´ogicas degenerativas en un estadio temprano. Con el fin de dar otro enfoque a este objetivo, se har´a uso de herramientas utilizadas en el campo de la Astrof´ısica que permitan obtener un m´etodo para inferir la edad partiendo de este campo. El m´etodo que se utilizar´a parte de realizar un clasificaci´on de la estructura cerebral similar a la que se aplica en el universo a gran escala. Utilizando los datos recogidos por la base de datos OASIS-3, se tomar´a una muestra de 266 im´agenes de resonancia magn´etica MRI (asociadas a 165 individuos) para llegar a un modelo de regresi´on adecuado que usaremos como bioindicador de la edad cerebral, y se contrastar´a con una peque˜na muestra de 14 esc´aneres MRI de pacientes que presentaron desarrollo neurodegenerativo severo. El modelo de regresi´on utilizado en este trabajo consistir´a en definir varios submodelos (en particular, dos submodelos) de regresi´on multivariante simple que posteriormente se unen en un modelo final partiendo de las predicciones de estos, de manera que los datos asociados a regiones que puedan estar muy relacionadas no generen problemas en los c´alculos. Los resultados muestran la existencia de una buena correlaci´on entre la distribuci´on de las regiones web respecto a la edad, llegando a obtener un error absoluto medio MAE = 4,78 en las estimaciones, y que existe una sensibilidad a la hora de detectar pacientes con problemas neurodegenerativos, en el que se les estima una edad inferior a la real. Por otro lado, es necesario mencionar que la precisi´on en la estimaci´on es bastante mejorable y ser´ıa conveniente que los posteriores estudios concentren una parte de la investigaci´on en aplicar y contrastar con modelos m´as complejos o que intervengan modelos de machine learning para mejorar los resultados de ajuste y predi