Antecedentes. El diagnóstico sin errores de la enfermedad de Alzheimer (EA) a partir de pacientes sanos de control (CS) en una fase temprana de la enfermedad es una preocupación importante, ya que la información sobre la gravedad de la afección y los riesgos de desarrollo presentes permite a quien la padece tomar medidas de precaución antes de que se produzca un daño cerebral irreversible. Recientemente, se ha despertado un gran interés por el diagnóstico asistido por ordenador en la clasificación de imágenes de resonancia magnética (IRM). Sin embargo, distinguir entre datos cerebrales de Alzheimer y datos cerebrales sanos en adultos mayores (edad > 60 años) es un reto debido a sus patrones cerebrales e intensidades de imagen altamente similares. Recientemente, las tecnologías de extracción de características de vanguardia han encontrado una amplia aplicación en numerosos campos, incluido el análisis de imágenes médicas. Aquí proponemos una transformada wavelet compleja de doble árbol (DTCWT) para extraer características de una imagen. La dimensionalidad del vector de características se reduce mediante el análisis de componentes principales (PCA). El vector de características reducido se envía a la red neuronal de avance (FNN) para distinguir AD y HC de las imágenes de RM de entrada. Estos procesos propuestos e implementados, que demuestran mejoras en los resultados de clasificación en comparación con los de estudios recientes, dieron lugar a índices de precisión elevados y reproducibles del 90,06 ± 0,01% con una sensibilidad del 92,00 ± 0,04%, una especificidad del 87,78 ± 0,04% y una precisión del 89,6 ± 0,03% con una validación cruzada de 10 veces.
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