PPGNCG PÓS-GRADUAÇÃO EM NEUROCIÊNCIA E COGNIÇÃO FUNDAÇÃO UNIVERSIDADE FEDERAL DO ABC Phone: Not available http://propg.ufabc.edu.br/neuro

Banca de QUALIFICAÇÃO: SERGIO LEONARDO MENDES

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : SERGIO LEONARDO MENDES
DATA : 10/05/2022
HORA: 08:15
LOCAL: Remoto
TÍTULO:

AVALIAÇÃO DE NEURODESENVOLVIMENTO INFANTIL POR MEIO DE NEUROIMAGENS E MODELOS DE REDES NEURAIS PROFUNDAS


PÁGINAS: 20
RESUMO:

A transição entre a infância e a adolescência é de extrema importância para o neurodesenvolvimento, já que esta fase apresenta mudanças intensas que resultam na consolidação das redes de conectividade cerebral. Entretanto, estas estruturas, que são responsáveis pelos padrões de comportamento, podem amadurecer de forma atípica, resultando em sintomas psiquiátricos (depressão, agressividade, somatização e outros) ou psicopatologias. Neste contexto, as imagens de ressonância magnética estrutural (sMRI) são uma ferramenta importante para prover caracterizações relativamente precisas das estruturas cerebrais. Os biomarcadores de sMRI podem fornecer informações importantes sobre mecanismos patológicos, para ajudar a entender a natureza destas doenças. Contudo, a maioria das desordens psiquiátricas ainda são diagnosticadas exclusivamente por entrevistas clínicas e pouco se conhece sobre a etiologia destes transtornos. Portanto, este projeto visa investigar biomarcadores de sMRI para sintomas psiquiátricos e/ou psicopatologias, em crianças e adolescentes. Para esse fim, serão empregados modelos normativos baseados em transformers autorregressivos. Atualmente estas redes neurais profundas são o estado da arte na visão computacional e detecção de anomalias a partir de imagens médicas. O conjunto de dados que será empregado no treinamento dos modelos compreende sMRI de 652 indivíduos, com idade entre 7 e 15 anos, alunos de 57 escolas públicas brasileiras, com diferentes níveis de sintomas psiquiátricos. Os modelos serão treinados a partir de dados de corte transversal, porém caso os dados não forneçam poder preditivo suficiente para o aprendizado dos modelos, então serão incluídos dados longitudinais no estudo. É esperado que a abordagem adotada permita predizer e caracterizar condições de saúde mental, a partir do sMRI dos indivíduos estudados.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - Interno ao Programa - 1676329 - RAPHAEL YOKOINGAWA DE CAMARGO
Membro Titular - Examinador(a) Externo ao Programa - 1672981 - FRANCISCO JAVIER ROPERO PELAEZ
Membro Titular - Examinador(a) Externo à Instituição - ANDERSON DA SILVA SOARES - UFG
Membro Suplente - Examinador(a) Interno ao Programa - 1766041 - MARCELO BUSSOTTI REYES
Membro Suplente - Examinador(a) Externo à Instituição - RODRIGO BASILIO
Notícia cadastrada em: 29/03/2022 16:23
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