Abordagens translacionais de ciência de dados em imagem médica e de biosinais para aplicação ao diagnóstico, monitorização clínica e terapêutica

O projeto tem objetivos tecnológicos de descoberta de biomarcadores baseados em big data em metodologias multivariadas de análise) e de aplicações em ferramentas baseadas em interface homem máquina e biosianis, inspiradas em modelos computacionais de funcionamento do sistema nervoso, para neuroreabilitação. A descoberta da natureza e dos mecanismos de doença previstos pela classificação estatística de dados representará uma contribuição relevante nas tecnologias de biomarcadores em neurociências clínicas, relevantes para diagnóstico, monitorização prognóstica bem como a transferência de tecnologia de dispositivios médicos patenteados e validados em ensaios clínicos. Este projeto explora portanto a descoberta de biomarcadores imagiológicos de diagnóstico (componente data driven), inspirados em modelos de mecanismos de doença (componente model driven) susceptíveis de ser usados em patologias que caracterizam diversas fases da vida, desde as do neurodesenvolvimento às neurodegenerativas, proporcionando indicadores específicos baseados em modelos mecanísticos de funcionamento do sistema nervoso normal a patológico. Um aspecto importante é a combinação dos marcadores de imagiológicos com os de biosinais, quer com objetivos diagnósticos quer com o fim de desenvolver ferramentas de neurofeedback para reabilitação. Os nossos objetivos principais são assim: 1. Identificar marcadores fisiológicos e imagiológicos de diagnóstico e de monitorização terapêutica em doenças do sistema nervoso, com enfoque na demência frontotemporal e autismo. 2. Validar sistemas de Neurofeedback baseados em dados multimodais 3. Validar de marcadores fisiológicos e de imagem em doencas afetando os sistema cardio e neurovascular (diabetes e doença amiloidótica) 4. Implementação de abordagens de modelação computacional e de classificação clínica, usando técnicas de machine learning.