Conectividad funcional de información mutua Muti-band Morlet para clasificar la enfermedad de Alzheimer y la demencia...

Área de la Ciencia:

• La neurociencia
• Inteligencia artificial
• Diagnóstico médico

Sus antecedentes:

• La diferenciación precisa de la enfermedad de Alzheimer (EA), la demencia frontotemporal (FTD) y los controles sanos (HC) es crucial para una intervención oportuna.
• Los métodos de diagnóstico existentes pueden ser invasivos o carecer de sensibilidad para las enfermedades neurodegenerativas en etapa temprana.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar un marco de aprendizaje profundo para la clasificación de AD y FTD utilizando la conectividad funcional derivada de la electroencefalografía (EEG).
• Identificar nuevos biomarcadores basados en EEG indicativos de la enfermedad de Alzheimer y el TFT.

Principales métodos:

• Utilizó la información mutua de ondas Morlet de múltiples bandas (MMMIFC) para calcular matrices de FC de alta resolución (1-20 Hz).
• Se empleó una red neuronal convolucional 3D (3D-CNN) basada en una arquitectura VGG modificada para la clasificación.
• Métricas aplicadas de la teoría de gráficos para analizar las propiedades de la red dentro de la red de modo predeterminado.

Principales resultados:

• Se han logrado altas precisiones de clasificación: 90,77% para la AD frente a la HC y 90,38% para la FTD frente a la HC.
• Se ha demostrado una alta sensibilidad y especificidad para las clasificaciones AD y FTD.
• Se identificó una reducción de la eficiencia global, la eficiencia de difusión y el coeficiente de agrupación en las bandas delta y theta para los pacientes con AD y FTD, con las bandas theta más prominentes en AD y las bandas delta en FTD.

Conclusiones:

• El análisis de aprendizaje profundo de la conectividad funcional multibanda derivada de EEG ofrece un enfoque prometedor y no invasivo para diferenciar AD y FTD de HC.
• Las alteraciones específicas en la dinámica de la red de EEG de baja frecuencia sirven como biomarcadores potenciales para la AD y la FTD.