Accuracy evaluation of using Graph Theory metrics for functional connectivity analysis MCI classification

Abstract

[ES] El análisis de conectividad funcional proporciona información sobre la conectividad funcional del cerebro. Utilizando el enfoque de la teoría de grafos, el cerebro puede ser visto como una red cerebral. De este enfoque múltiples métricas pueden ser extraídas.

El objetivo del proyecto es evaluar si usar métricas de la teoría de grafos para la clasificación de Machine Learning de pacientes con deterioro cognitivo leve proporciona mejores resultados en el valor de la precisión que no utilizarlos para un conjunto de datos específico.

[EN] Functional connectivity analysis provides information about the functional connections of the brain. Using a graph theory approach the brain can be seen as a brain network graph. From this approach, multiple metrics can be extracted.

The scope of the project is to evaluate if using graph metrics for the Machine Learning classification of MCI patients can provide better results to the accuracy value than not using them for a specific dataset.