¿Puede la resonancia magnética predecir los niveles de inteligencia en los niños?

Crédito: Instituto Skolkovo de Ciencia y Tecnología.

¿Puede la resonancia magnética predecir los niveles de inteligencia en los niños?

Un grupo de investigadores del Centro Skoltech para Ciencia e Ingeniería Computacional e Intensiva en Datos (CDISE) ocupó el 4to lugar en la competencia internacional de predicción de inteligencia adolescente basada en MRI. Por primera vez, los científicos de Skoltech utilizaron métodos de conjunto basados ​​en redes tridimensionales de aprendizaje profundo para hacer frente a esta desafiante tarea de predicción. Los resultados de su estudio fueron publicados en la revista Adolescent Brain Cognitive Development Neurocognitive Prediction.

En 2013, los Institutos Nacionales de Salud de EE. UU. (NIH) lanzaron el primer estudio a gran escala de este tipo en la investigación del cerebro del adolescente, Desarrollo cognitivo del cerebro del adolescente (ABCD, abcdstudy.org/ ), para ver si las aficiones y los hábitos de los adolescentes y cómo afectar su desarrollo cerebral posterior.

La resonancia magnética (MRI) es una técnica común utilizada para obtener imágenes de órganos y tejidos internos humanos. Los científicos se preguntaron si el nivel de inteligencia se puede predecir a partir de una imagen cerebral de resonancia magnética. La base de datos NIH contiene un total de más de 11,000 imágenes de resonancia magnética estructural y funcional de niños de 9 a 10 años.

Los científicos de los NIH lanzaron una competencia internacional , haciendo que la enorme base de datos de los NIH esté disponible para una amplia comunidad por primera vez. A los participantes se les asignó la tarea de construir un modelo predictivo basado en imágenes cerebrales. Como parte de la competencia, el equipo de Skoltech aplicó redes neuronales para el procesamiento de imágenes MRI. Para hacer esto, construyeron una arquitectura de red que permite aplicar varios modelos matemáticos a los mismos datos para aumentar la precisión de la predicción, y utilizaron un nuevo método de conjunto para analizar los datos de MRI.

En su reciente estudio, los investigadores de Skoltech se centraron en predecir el nivel de inteligencia, o la llamada “inteligencia fluida”, que caracteriza las habilidades biológicas del sistema nervioso y tiene poco que ver con los conocimientos o habilidades adquiridos. Es importante destacar que hicieron predicciones tanto para el nivel de inteligencia fluida como para la variable objetivo independientemente de la edad, el sexo, el tamaño del cerebro o el escáner MRI utilizado.

“Nuestro equipo desarrolla métodos de aprendizaje profundo para tareas de visión por computadora en el análisis de datos de MRI, entre otras cosas. En este estudio, aplicamos conjuntos de clasificadores a redes neuronales de súper precisión en 3D : con este enfoque, uno puede clasificar una imagen como es, sin reducir primero su dimensión y, por lo tanto, sin perder información valiosa “, explica CDISE Ph.D. estudiante, Ekaterina Kondratyeva.

Los resultados del estudio ayudaron a encontrar la correlación entre la “inteligencia fluida” del niño y la anatomía del cerebro. Aunque la precisión de la predicción es menos que perfecta, los modelos producidos durante esta competencia ayudarán a arrojar luz sobre varios aspectos del desarrollo cognitivo, social, emocional y físico de los adolescentes. Esta línea de investigación definitivamente continuará expandiéndose.

El equipo de Skoltech fue invitado a presentar su nuevo método en una de las conferencias de imagen médica más prestigiosas del mundo, MICCAI 2019, en Shenzhen, China.

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