Diseño de una red neuronal convolucional para la clasificación de estadíos en la enfermedad de Parkinson, mediante imágenes por SPECT
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Date
2025
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Publisher
PUCE - Quito
Abstract
La enfermedad de Parkinson es una afección neurodegenerativa progresiva que deteriora la calidad de vida de los que la padecen. Un tratamiento temprano ha demostrado resultados favorables en el pronóstico de la enfermedad, sobre todo en cuanto a progreso de síntomas y desarrollo de efectos secundarios, sin embargo, es importante suministrar el fármaco adecuado según el estado del paciente y sus condiciones fisiológicas. En la actualidad el diagnóstico para la enfermedad de Parkinson es subjetivo, basándose en el criterio médico fundamentado en encuestas y observación en consultorio; de esta manera se compromete la precisión del diagnóstico y la administración de tratamiento temprano.
La imagenología ha contribuido al diagnóstico de precisión de enfermedades, con técnicas como la Tomografía de Emisión de Fotón Único (SPECT), metodología que se vale de la medicina nuclear para indicar la capacidad de recaptación dopaminérgica en el cerebro. Esta capacidad disminuye en el estadio de Parkinson. El presente trabajo se basa en la creación de una red neuronal convolucional con el objetivo de discriminar imágenes según el estado de diferentes pacientes con Parkinson para obtener resultados clasificatorios al momento de ingresar una imagen inédita proveniente de la técnica SPECT.
La red creada basada en ResNet500 con función de activación ReLU logró un 84% de precisión de clasificación, con un coeficiente de correlación de Matthews del 0,75. Las dos imágenes sobre las cuales se entrena la red fueron adquiridas de la Iniciativa de Marcadores de Progresión de Parkinson, procesadas con retroproyección con filtro Butterworth, teñidas en espectro arcoíris en el programa 3D Slicer y tomadas totalmente en plano sagital.
Description
Keywords
Enfermedad de Parkinson, Medicina Nuclear, Red Neuronal Convolucional, Imágenes SPECT