Análise Estatística Multivariada de Imagens Cerebrais de Controles e Pacientes com Alzheimer e Transtorno Obsessivo Compulsivo

• Nelson A. O. Aguiar Centro Universitário da FEI
• Sérgio H. A. Oliveira Centro Universitário da FEI
• Carlos E. Thomaz Centro Universitário da FEI

Resumo

Esse trabalho apresenta um estudo comparativo entre imagens cerebrais capturadas por meio de ressonância magnética de controles e pessoas diagnosticadas previamente com a doença de Alzheimer e Transtorno Obsessivo Compulsivo. Investiga-se a análise estatística multivariada formada pela composição das técnicas Principal Component Analysis (PCA) e Maximum uncertainty Linear Discriminant Analysis (MLDA). Nos resultados obtidos com as análises realizadas, observou-se diferenças extremamente relevantes entre as imagens dos grupos estudados. Discute-se também a potencialidade da análise estatística multivariada e o possível benefício que um especialista da área médica desfrutaria com os resultados dessa análise, auxiliando-o em eventuais pesquisas e diagnósticos das doenças em questão.

Referências

N.A. Aguiar, S.H.A. Oliveira, F.L.S. Duran, G. Busatto Filho, C.E. Thomaz. Análise de imagens cerebrais utilizando o método MBV-Otimizado. Relatório Técnico 01/2007, Departamento de Engenharia Elétrica da FEI, São Bernardo do Campo, SP; 2007.

N.A. Aguiar. Comparação entre as análises estatísticas univariada e multivariada no diagnóstico da doença cerebral de Alzheimer. 2007. 150 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Departamento de Engenharia Elétrica, Centro Universitário da FEI, São Bernardo, Outubro de 2007.

O.P. Almeida and E.I. Crocco, “Percepção dos déficits cognitivos e alterações do comportamento em pacientes com doença de Alzheimer”, Revista Brasileira de Psiquiatria, 2000, v.58, p. 292-299.

J. Ashburne, K. Friston, W. Penny, S. Kiebel, A. Holmes, J.B. Poline, F. Kherif, D. Glaser, A. Mechelli, R. Turner, C. Price, K. Worsley, M. Brett, T. Nichols, L. Harrison. Human Brain Function. 2ª ed., 2003.

G. Busatto Filho. Fisiopatologia dos Transtornos Psiquiátricos. SP: Atheneu, 2007.

G. Busatto Filho, G.E.J. Garrido, O.P. Almeida, C.C. Castro, C.H.P. Camargo, C.G. Cid, C.A. Buchpiguel, S. Furie, C.M. Bottino. A voxel-based morphometry study of temporal lobe gray matter reductions in Alzheimer’s disease. Neurobiology of Aging, 24, pp. 221 – 231, 2003.

G. Busatto Filho, D.R. Zamignan, C.A. Buchpiguel, G.E. Garrido, M.F. Glabus and E.T. Rocha, “A voxel based investigation of regional cerebral blood flow abnormalities in obsessive-compulsive disorder using single photon emission computed tomography (SPECT)”, Psychiatry Res., v. 99, p. 15-27, 2000

V.P. Caovilla, P.R. Canineu. Você não está Sozinho. SP: ABRAZ, 2002.

L. Chen, H. Liao, M. Ko, J. Lin, G. Yu. A new LDA-based face recognition system which can solve the small sample size problem. Pattern Recognition, 33 (10), pp. 1713-1726, 2000.

P.A. Devijver, J. Kittler. Pattern Classification: A Statistical Approach. Prentice-Hall, 1982.

R.A. Fisher. The use of multiple measurements in taxonomic problems, Annals of Eugenics 7, 179-188, 1936.

P.A. Freeborough, N.C. Fox, Modeling brain deformations in Alzheimer disease by fluid registration of serial MR images, J. Comput. Assist. Tomogr. 22 (1998) 838–843.

K. Friston, A.P. Holmes, K. Worsley, J.B. Poline, C.D. Frith, R.S.J. Frackowiak. Statistical Parametric Maps in Functional Imaging: A General Linear Approach. Hum Brain Mapp. V.2, p.189 – 210, 1995.

K. Fukunaga. Introduction to statistical pattern recognition. 2nd ed. Boston: Academic Press, 1990.

R.A. Johnson, D.W. Wichern. Applied Multivariate Statistical Analysis. 4ª ed. Prentice Hall, 1982.

C.H. Kawas, “Early Alzheimer’s Disease”, The New England Journal of Medicine, 2003, v. 349, n. 11, p. 1056-1063.

Organização Mundial de Saúde, Classificação de Transtornos Mentais e de Comportamento da CID-10, pp. 140-143, Editora Artes Médicas, Porto Alegre, 1993.

R.C. Petersen. Guia da Clínica Mayo sobre o Mal de Alzheimer. RJ: Anima, 2006.

C. Rorden, M. Brett. Stereotaxic display of brain lesions. Behavioural Neurology, v. 12, p. 191-200, 2000.

J. Talairach, P. Tornoux. Co-Planar Stereotaxic Atlas of the Human Brain. New York: Thieme Medical Publishers Inc, 1998.

C. E. Thomaz, E. C. Kitani and D. F. Gillies. A Maximum Uncertainty LDA-based approach for Limited Sample Size problems - with application to Face Recognition, Journal of the Brazilian Computer Society, vol. 12, no. 2, pp. 7-18, September 2006.

C. E. Thomaz, F. L. S. Duran, G. F. Busatto, D. F. Gillies and D. Rueckert. Multivariate Statistical Differences of MRI samples of the Human Brain, Journal of Mathematical Imaging and Vision, vol. 29, no. 2-3, pp. 95-106, November 2007.

C. E. Thomaz, J. P. Boardman, S. Counsell, D.L.G. Hill, J. V. Hajnal, A. D. Edwards, M. A. Rutherford, D. F. Gillies and D. Rueckert. A Multivariate Statistical Analysis of the Developing Human Brain in Preterm Infants, Image and Vision Computing, vol. 25, no. 6, pp. 981-994, June 2007.

C. E. Thomaz, N. A. O. Aguiar, S. H. A. Oliveira, F. L. S. Duran, G. F. Busatto, D. F. Gillies and D. Rueckert. Extracting Discriminative Information from Medical Images: A Multivariate Linear Approach. In proceedings of SIBGRAPI'06, IEEE CS Press, pp. 113-120, Manaus, Amazonas, Brazil, October 2006.

A.A. Valente Jr., E.C. Miguel, C.C. Castro, E. Amaro Jr., F.L.S. Duran, C.A. Buchpiguel, X. Chitnis, P.K. McGuire, and G.F. Busatto, “Regional Gray Matter Abnormalities in Obsessive-Compulsive Disorder: A Voxel-Based Morphometry Study”, Biol Psychiatry, v. 58, p. 479-487, 2005.

J. Yang, J. Yang. Optimal FLD algorithm for facial feature extraction. SPIE Proceedings of the Intelligent Robots and Computer Vision XX: Algorithms, Techniques, and Active Vision, vol. 4572, pp. 438-444, 2001.

J. Yang, J. Yang. Why can LDA be performed in PCA transformed space?. Pattern Recognition, vol. 36, pp. 563-566, 2003.