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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 269985 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 269985

Título del libro: Proceedings - 2015 International Conference On Computational Science And Computational Intelligence, Csci 2015
Título del capítulo: Applied machine learning to identify Alzheimer's disease through the analysis of magnetic resonance imaging

Autores UNAM:
JUAN FERNANDEZ RUIZ;

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Autores externos:

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Idioma:
Inglés

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Año de publicación:
2016

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Palabras clave:

Artificial intelligence; Biomarkers; Classification (of information); Learning systems; Magnetic resonance imaging; Magnetism; Resonance; Alzheimer's disease; Applied machine learning; Precuneus; Specific areas; Volume reductions; Neurodegenerative diseases

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Resumen:

Alzheimer's disease is among the most common neurodegenerative diseases [1], doubling the number of patients every 5-year interval beyond age 65 [2]. Different investigations have proven that patients with Alzheimer's disease, show volume reduction at specific areas of the brain [1, 3-11]. Some of these areas, like the precuneus, start showing atrophy since early stages of the disease [1, 3, 6, 12-14], as measured through the use of Magnetic Resonance Imaging [9]. Considering this, we studied the possible use of the precuneus as a biomarker to identify such disease. Our results suggest that the precuneus is a potential biomarker to detect Alzheimer's disease, since 7 out of 10 patients (73.33% of accuracy) can be correctly classified. © 2015 IEEE.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:



ISBN:
9781467397957
Editorial:
Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1109/CSCI.2015.143