Projeto de cooperação internacional no âmbito do Programa CAPES PRINT.

RESUMO

A metodologia de aprendizado por máquina (machine learning) é uma subárea da Inteligência Artificial que está relacionada com a descoberta automática de similaridades nos dados através do uso de algoritmos computacionais. Estas similaridades são utilizadas como critério para classificar os dados em diferentes categorias. No caso específico deste projeto, imagens cerebrais de ressonância magnética funcional serão tratadas como padrões espaciais e métodos de aprendizagem estatística serão utilizados para identificar propriedades dos dados que diferenciam grupos de participantes (por ex. pacientes versus controles). Apesar das técnicas de neuroimagem fornecerem medidas objetivas das anormalidades cerebrais, a transposição do conhecimento adquirido por estas técnicas na prática clínica ainda é muito limitada. O foco de muitos estudos psiquiátricos em neuroimagem têm sido identificar regiões cerebrais específicas cuja atividade alterada estaria relacionada com um determinado distúrbio psiquiátrico. Menos ênfase tem sido dada a uma compreensão da natureza distribuída destas anormalidades ao nível de rede neural. A principal vantagem da metodologia de aprendizado por máquina, em relação aos métodos tradicionais, é que esta permite a avaliação da atividade neuronal como uma rede neural. A continuação natural deste tipo de estudo é a identificação de padrões normais de atividade cerebral em contraposição a padrões alterados por patologias mentais. De fato, a metodologia de aprendizado por máquina tem sido capaz de identificar com base apenas na atividade cerebral, por exemplo, indivíduos mais vulneráveis ao desenvolvimento de uma patologia mental. Neste projeto, trabalharemos com jovens sem nenhuma patologia diagnosticada (normais) e indivíduos em sofrimento psicológico devido a transtornos mentais, especialmente de ansiedade, depressão e transtorno bipolar.

Período: 2018 - Atual;
Situação: Em andamento;
Natureza: Pesquisa.

Página do Projeto: Projeto Capes Print-IA

OBJETIVOS 

Objetivamos aperfeiçoar, através da inteligência artificial aplicada à neuroimagem, algoritmos capazes de identificar vulnerabilidades a patologias mentais a partir da atividade cerebral de indivíduos normais ou com diferentes patologias mentais. Para isto contamos com uma equipe multidisciplinar formada por neurocientistas, engenheiros da computação e psiquiatras de quatro programas de pós-graduação da UFF e de centros de excelência internacionais, a University College London, a Pittsburg University, A University of Kent, a Brunel University, o Centrum Wiskunde & Informatica e a Universidad Rey Juan Carlos.

EQUIPE

Integrantes: Debora Christina Muchaluat Saade - Coordenador

Celio Vinicius Neves de Albuquerque - Integrante / Alexandre Plastino - Integrante / CONCI, AURA - Integrante / CLUA, ESTEBAN WALTER GONZALES - Integrante / leticia de oliveira - Integrante / Alex Freitas - Integrante / Janaina Mourao-Miranda - Integrante / Angel Sanchez - Integrante / Gheorghita Ghinea - Integrante.

FINANCIADOR(ES)