Detección del Alzheimer por medio de Imágenes de Resonancias Magnéticas utilizando Machine Learning

Abstract

El Alzheimer es una enfermedad neurodegenerativa que afecta a millones de personas en todo el mundo. En este artículo se aborda la detección de la enfermedad mediante el análisis de imágenes de resonancia magnética (MRI) y la utilización de técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning). Se realizó una revisión bibliográfica exhaustiva sobre las investigaciones previas en este campo, lo que permitió identificar los desafíos y las limitaciones actuales en la detección del Alzheimer mediante MRI. En particular, se encontró que los métodos existentes pueden ser costosos, requerir un tiempo considerable y no ser lo suficientemente precisos. En consecuencia, se entrenaron tres modelos de aprendizaje automático (SVM, árboles de decisión y redes neuronales) para la detección del Alzheimer mediante imágenes de resonancia magnética (MRI). Se evaluó su capacidad para clasificar las imágenes en función de si pertenecen a un paciente con Alzheimer o a uno sano. Los resultados mostraron que los tres modelos logran detectar el Alzheimer con alta precisión, siendo la red neuronal la que ofrece el mejor rendimiento. Además, se observó que la selección de características relevantes es crucial para mejorar el rendimiento de los modelos. El uso de técnicas de aprendizaje automático para la detección temprana del Alzheimer a través de imágenes de MRI es una herramienta valiosa. Los modelos propuestos en este artículo demuestran un alto grado de precisión y velocidad, lo que los convierte en alternativas eficaces a los métodos convencionales.