• Il a été récemment présenté lors du Congrès Mondial sur Intelligence Computationnelle (WCC12012) célébré à Brisbane (Australie)

Des scientifiques de l’Université de Grenade ont mis au point un nouveau procédé informatique qui aide au diagnostic précoce de l’Alzheimer. Ce travail a été récemment présenté, lors du Congrès Mondial sur Intelligence Computationnelle (WCC12012) célébré à Brisbane (Australie), par Alberto Prieto, scientifique du Centre de Recherches en Technologies de l’Information et des Communications de l’Université de Grenade (CITIC-UGR). Ont assisté à ce congrès, le plus prestigieux en la matière, plus de 1.300 personnes.

Le travail mené à bien par les chercheurs grenadins consiste en la classification automatique d’images à résonnance magnétique nucléaire chez des patients sains, des patients présentant une détérioration cognitive légère et des patients souffrant de l’Alzheimer, la démence la plus étendue de par le monde.

Une des caractéristiques les plus notables du procédé est qu’il inclut dans la classification des sujets présentant une détérioration cognitive légère (MCI, Mild Cognitive Impairment). Ces personnes se trouvent dans une situation intermédiaire entre la normalité clinique et la démence, qui se caractérise par la présence de maux subjectifs cognitifs qui, toutefois, ne provoquent par une altération significative dans les activités de la vie quotidienne.

Une grande quantité d’images

Une autre singularité de ce travail développé à l’Université de Grenade, qui renforce notablement la qualité des résultats obtenus, est qu’il utilise une grande quantité d’images (1.350) provenant de la base de données développée aux États-Unis dans le projet ADNI, sélectionnées et standardisées par les Cliniques Mayo de Rochester et de Minnesota. Le projet ADNI (Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative) a démarré en 2004 pour une durée de sept ans, et a supposé un effort massif pour l’appui de la recherche dans la découverte et le développement de traitements pour retarder ou stopper la progression de l’Alzheimer. Lors des épreuves, ont été utilisées 443 images correspondant à des sujets cognitivement normaux, 448 provenant de sujets à détérioration cognitive légère, et 459 atteints d’Alzheimer.

Pour le développement su système, on a utilisé diverses techniques de traitement de l’information, telles que la Transformée par Ondelettes Discrète (DWT), moyennant l’extraction de caractéristiques des images, l’Analyse en Composantes Principales (ACP) pour la réduction des caractéristiques, ainsi que différentes méthodologies pour la sélection de caractéristiques, telles que celles de Redondance minimale-Importance maximale et d’Information Mutuelle Normalisée.

Enfin, la classification des images représentées par les caractéristiques sélectionnées a été réalisée avec des Machines à vecteurs de Support (SVM). Les résultats obtenus par la classification des images offrent une sensibilité et une spécificité de 98,7% pour la classification entre personnes saines et malades d’Alzheimer, et de 80 et 96%, respectivement, lorsqu’on inclut dans la classification des sujets présentant une détérioration cognitive légère. Il faut tenir compte que la communauté scientifique considère comme bons résultats celles supérieures à 80%.

La recherche a été menée à bien à l’Université de Grenade par Ignacio Rojas, David Jaramillo et Alberto Prieto (chercheurs au CITIC et membres du département d’Architecture computationnelle), Olga Valenzuela (du département de Mathématique Appliquée), avec la collaboration d’Ignacio García, neurologue de l’Hôpital Universitaire Virgen de las Nieves).

Ce travail corrobore le rôle clé que les techniques de traitement avancé d’images peuvent jouer dans la détection précoce des patients que peuvent développer une démence, et dans le diagnostic différentiel entre ses différents types, ce qui permet un contrôle plus efficace de la progression de la maladie.

Contact :

-Alberto Prieto Espinosa, directeur du Centre de Recherche en Technologies de l’Information et des Communications (CITIC-UGR). Tél. : 958 241718; courriel : aprieto@ugr.es

-Ignacio Rojas Ruiz, Centre de Recherche en Technologies de l’Information et des Communications (CITIC-UGR). Tél. : 958 246128; courriel : ignacio@atc.ugr.es

• Il a été récemment présenté lors du Congrès Mondial sur Intelligence Computationnelle (WCC12012) célébré à Brisbane (Australie)

Des scientifiques de l’Université de Grenade ont mis au point un nouveau procédé informatique qui aide au diagnostic précoce de l’Alzheimer. Ce travail a été récemment présenté, lors du Congrès Mondial sur Intelligence Computationnelle (WCC12012) célébré à Brisbane (Australie), par Alberto Prieto, scientifique du Centre de Recherches en Technologies de l’Information et des Communications de l’Université de Grenade (CITIC-UGR). Ont assisté à ce congrès, le plus prestigieux en la matière, plus de 1.300 personnes.

Le travail mené à bien par les chercheurs grenadins consiste en la classification automatique d’images à résonnance magnétique nucléaire chez des patients sains, des patients présentant une détérioration cognitive légère et des patients souffrant de l’Alzheimer, la démence la plus étendue de par le monde.

Une des caractéristiques les plus notables du procédé est qu’il inclut dans la classification des sujets présentant une détérioration cognitive légère (MCI, Mild Cognitive Impairment). Ces personnes se trouvent dans une situation intermédiaire entre la normalité clinique et la démence, qui se caractérise par la présence de maux subjectifs cognitifs qui, toutefois, ne provoquent par une altération significative dans les activités de la vie quotidienne.

Une grande quantité d’images

Une autre singularité de ce travail développé à l’Université de Grenade, qui renforce notablement la qualité des résultats obtenus, est qu’il utilise une grande quantité d’images (1.350) provenant de la base de données développée aux États-Unis dans le projet ADNI, sélectionnées et standardisées par les Cliniques Mayo de Rochester et de Minnesota. Le projet ADNI (Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative) a démarré en 2004 pour une durée de sept ans, et a supposé un effort massif pour l’appui de la recherche dans la découverte et le développement de traitements pour retarder ou stopper la progression de l’Alzheimer. Lors des épreuves, ont été utilisées 443 images correspondant à des sujets cognitivement normaux, 448 provenant de sujets à détérioration cognitive légère, et 459 atteints d’Alzheimer.

Pour le développement su système, on a utilisé diverses techniques de traitement de l’information, telles que la Transformée par Ondelettes Discrète (DWT), moyennant l’extraction de caractéristiques des images, l’Analyse en Composantes Principales (ACP) pour la réduction des caractéristiques, ainsi que différentes méthodologies pour la sélection de caractéristiques, telles que celles de Redondance minimale-Importance maximale et d’Information Mutuelle Normalisée.

Enfin, la classification des images représentées par les caractéristiques sélectionnées a été réalisée avec des Machines à vecteurs de Support (SVM). Les résultats obtenus par la classification des images offrent une sensibilité et une spécificité de 98,7% pour la classification entre personnes saines et malades d’Alzheimer, et de 80 et 96%, respectivement, lorsqu’on inclut dans la classification des sujets présentant une détérioration cognitive légère. Il faut tenir compte que la communauté scientifique considère comme bons résultats celles supérieures à 80%.

La recherche a été menée à bien à l’Université de Grenade par Ignacio Rojas, David Jaramillo et Alberto Prieto (chercheurs au CITIC et membres du département d’Architecture computationnelle), Olga Valenzuela (du département de Mathématique Appliquée), avec la collaboration d’Ignacio García, neurologue de l’Hôpital Universitaire Virgen de las Nieves).

Ce travail corrobore le rôle clé que les techniques de traitement avancé d’images peuvent jouer dans la détection précoce des patients que peuvent développer une démence, et dans le diagnostic différentiel entre ses différents types, ce qui permet un contrôle plus efficace de la progression de la maladie.

Contact :

-Alberto Prieto Espinosa, directeur du Centre de Recherche en Technologies de l’Information et des Communications (CITIC-UGR). Tél. : 958 241718; courriel : aprieto@ugr.es

-Ignacio Rojas Ruiz, Centre de Recherche en Technologies de l’Information et des Communications (CITIC-UGR). Tél. : 958 246128; courriel : ignacio@atc.ugr.es

• Il a été récemment présenté lors du Congrès Mondial sur Intelligence Computationnelle (WCC12012) célébré à Brisbane (Australie)

Des scientifiques de l’Université de Grenade ont mis au point un nouveau procédé informatique qui aide au diagnostic précoce de l’Alzheimer. Ce travail a été récemment présenté, lors du Congrès Mondial sur Intelligence Computationnelle (WCC12012) célébré à Brisbane (Australie), par Alberto Prieto, scientifique du Centre de Recherches en Technologies de l’Information et des Communications de l’Université de Grenade (CITIC-UGR). Ont assisté à ce congrès, le plus prestigieux en la matière, plus de 1.300 personnes.

Le travail mené à bien par les chercheurs grenadins consiste en la classification automatique d’images à résonnance magnétique nucléaire chez des patients sains, des patients présentant une détérioration cognitive légère et des patients souffrant de l’Alzheimer, la démence la plus étendue de par le monde.

Une des caractéristiques les plus notables du procédé est qu’il inclut dans la classification des sujets présentant une détérioration cognitive légère (MCI, Mild Cognitive Impairment). Ces personnes se trouvent dans une situation intermédiaire entre la normalité clinique et la démence, qui se caractérise par la présence de maux subjectifs cognitifs qui, toutefois, ne provoquent par une altération significative dans les activités de la vie quotidienne.

Une grande quantité d’images

Une autre singularité de ce travail développé à l’Université de Grenade, qui renforce notablement la qualité des résultats obtenus, est qu’il utilise une grande quantité d’images (1.350) provenant de la base de données développée aux États-Unis dans le projet ADNI, sélectionnées et standardisées par les Cliniques Mayo de Rochester et de Minnesota. Le projet ADNI (Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative) a démarré en 2004 pour une durée de sept ans, et a supposé un effort massif pour l’appui de la recherche dans la découverte et le développement de traitements pour retarder ou stopper la progression de l’Alzheimer. Lors des épreuves, ont été utilisées 443 images correspondant à des sujets cognitivement normaux, 448 provenant de sujets à détérioration cognitive légère, et 459 atteints d’Alzheimer.

Pour le développement su système, on a utilisé diverses techniques de traitement de l’information, telles que la Transformée par Ondelettes Discrète (DWT), moyennant l’extraction de caractéristiques des images, l’Analyse en Composantes Principales (ACP) pour la réduction des caractéristiques, ainsi que différentes méthodologies pour la sélection de caractéristiques, telles que celles de Redondance minimale-Importance maximale et d’Information Mutuelle Normalisée.

Enfin, la classification des images représentées par les caractéristiques sélectionnées a été réalisée avec des Machines à vecteurs de Support (SVM). Les résultats obtenus par la classification des images offrent une sensibilité et une spécificité de 98,7% pour la classification entre personnes saines et malades d’Alzheimer, et de 80 et 96%, respectivement, lorsqu’on inclut dans la classification des sujets présentant une détérioration cognitive légère. Il faut tenir compte que la communauté scientifique considère comme bons résultats celles supérieures à 80%.

La recherche a été menée à bien à l’Université de Grenade par Ignacio Rojas, David Jaramillo et Alberto Prieto (chercheurs au CITIC et membres du département d’Architecture computationnelle), Olga Valenzuela (du département de Mathématique Appliquée), avec la collaboration d’Ignacio García, neurologue de l’Hôpital Universitaire Virgen de las Nieves).

Ce travail corrobore le rôle clé que les techniques de traitement avancé d’images peuvent jouer dans la détection précoce des patients que peuvent développer une démence, et dans le diagnostic différentiel entre ses différents types, ce qui permet un contrôle plus efficace de la progression de la maladie.

Contact :

-Alberto Prieto Espinosa, directeur du Centre de Recherche en Technologies de l’Information et des Communications (CITIC-UGR). Tél. : 958 241718; courriel : aprieto@ugr.es

-Ignacio Rojas Ruiz, Centre de Recherche en Technologies de l’Information et des Communications (CITIC-UGR). Tél. : 958 246128; courriel : ignacio@atc.ugr.es