A ressonância magnética funcional (fMRI) possui um espectro 4D de avaliação, onde são computadas as características espaciais da imagem (3D) e as variações dos níveis de oxigênio na circulação cerebral ao longo do tempo (4D).
Por conta dessas características, o método é utilizado no diagnóstico não invasivo de patologias neurológicas como a doença de Alzheimer (DA). Entretanto, esse método tem utilização limitada por ser suscetível a ruídos e pela dificuldade em se analisar sua complexa estrutura de dados.
A novidade é que pesquisadores da Texas Tech University afirmam terem desenvolvido um algoritmo de aprendizado de máquina desenhado especialmente para lidar com a estrutura de dados encontrada na fMRI. O novo método de aprendizado de máquina é de lidar com o espectro 4D dos dados da fMRI e classificar as imagens com saudável, indivíduo com déficit cognitivo leve ou portador de DA.
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