AVALIAÇÃO DE NEURODESENVOLVIMENTO INFANTIL POR MEIO DE NEUROIMAGENS E MODELOS DE REDES NEURAIS PROFUNDAS
A transição entre a infância e a adolescência é de grande importância para o neurodesenvolvimento, pois nesta fase ocorrem mudanças intensas nas redes de conectividade cerebral. O amadurecimento atípico destas estruturas, responsáveis pelos padrões de comportamento, pode resultar em sintomas psiquiátricos ou psicopatologias. Normalmente, o diagnóstico destes transtornos compreende entrevistas clínicas, já que a etiologia destas enfermidades é pouco conhecida. Neste contexto, as imagens de ressonância magnética estrutural (sMRI) são uma ferramenta importante, capaz de prover caracterizações relativamente precisas das estruturas cerebrais. A investigação de biomarcadores de sMRI pode fornecer pistas sobre mecanismos patológicos e ajudar no entendimento da natureza destes transtornos. Esta tese investiga psicopatologias e sintomas psiquiátricos, em crianças e adolescentes, a partir de sMRI de cérebro. Para tal, são empregados modelos de redes neurais artificiais profundas, mais especificamente: 3D Convolutional Neural Networks (CNN3d), Vector Quantized Variational Autoencoders (VQ-VAE) e Generative Pre-trained Transformers (GPT). Os dados analisados compreendem jovens típicos e com atipicidades, que incluem: sintomas psiquiátricos, Transtorno do Espectro Autista (TEA) e Transtorno de Déficit de Atenção e Hiperatividade (TDAH). Os modelos, treinados com sMRI de cérebro, obtiveram resultados estatisticamente significantes para predizer ou correlacionar-se com as variáveis: sexo (biológico), idade (neurodesenvolvimento), diagnóstico de TEA, pontuação de TDAH, e pontuações de grupos de sintomas do checklist de comportamento infantil (CBCL). As regiões de interesse (ROI) do cérebro foram mapeadas, vinculando diferentes ROIs às variáveis: sexo, idade, diagnostico de TEA, pontuações de TDAH e sintomas psiquiátricos (CBCL). Os resultados obtidos foram comparados e confirmados pela literatura da neurociência, indicando que os métodos propostos são promissores para o estudo da neuroimagem.