En la enfermedad de Parkinson (EP), los desórdenes del control de impulsos (ICD) son comunes, a menudo debido a los efectos secundarios de los medicamentos. Presentamos un método que utiliza técnicas de aprendizaje profundo (AP) para identificar patrones anatómicos en imágenes de resonancia magnética, para distinguir a los pacientes de EP con ICD de los que no lo tienen. Este proceso incluye preprocesamiento de imágenes, y análisis de imágenes usando AP para identificar regiones críticas en el cerebro. Con una precisión del 97,4 %, esta técnica permite identificar de forma objetiva ICD, mejorando la detección de este desorden.
Enrique Peláez Ph.D. en Ingeniería en Computación, graduado de la Universidad de Carolina del Sur, Estados Unidos. Profesor visitante del Laboratorio de investigación – LTI de la Universidad Carnegie Mellon, Estados Unidos. Profesor de grado y posgrado en la ESPOL, de los cursos Inteligencia Artificial; Aprendizaje Autónomo, Aprendizaje Profundo, Inteligencia Computacional y Procesamiento de Lenguaje Natural.
