[ca] El deteriorament cognitiu lleu (DCL) és considera un estat transitori entre l'envelliment normal (EN) i diverses formes de demència, però en especial de la demència tipus Alzheimer (DTA). Les xarxes neuronals artificials (XNA) són una eina potent d'aprenentatge que pot proporcionar al professional un valuós suport per la presa de decisions clíniques diagnòstiques. L'objectiu principal d'aquest treball ha estat trobar la XNA que millor classifica subjectes amb EN, DCL i DTA mitjançant dades neuropsicològiques de la bateria Neuronorma (NN). Aquesta bateria està constituïda per 33 test neuropsicològics que avaluen el ventall bàsic de les capacitats cognitives: atenció, llenguatge, memòria, funció executiva i funció visuoespacial. Amb la XNA obtinguda s'ha fet una anàlisi de sensibilitat per tal d'identificar les característiques més predictives, és a dir, que tindran més pes en la decisió diagnòstica. Per validar tots aquests resultats s'ha classificat el mateix grup de subjectes amb un Classificador Discriminant Lineal (Linear Discriminant Classifier [LDC]) i s'han comparat els resultats. La XNA òptima s'ha obtingut entrenant xarxes neuronals amb diferents paràmetres de configuració. El primer paràmetre diferencial ha estat la dimensió del vector de característiques d'entrada. A fi de simplificar les estructures de les XNA i buscar una major eficiència computacional, als mateixos vectors d'entrada (mateixos subjectes estudiats) se'ls han fet tres transformacions: (1) normalització Neuronorma: transformació de les puntuacions directes dels test, puntuacions brutes, a puntuacions normalitzades per edat i escolaritat, puntuacions escalars; (2) reducció de característiques mitjançant l'anàlisi de Components Principals (Principal Component Analysis [PCA]); i (3) reducció de característiques mitjançant l'anàlisi per Múltiples Discriminats (Multilinear Discriminant Analysis [MDA]). El fet d'aplicar o no aquestes transformacions a la base de dades inicial han donat com a resultat sis noves bases de dades preprocessades per entrenar diferents xarxes neuronals i comparar-les: (1) base de dades de puntuacions brutes sense reducció; (2) base de dades de puntuacions brutes amb reducció PCA; (3) base de dades de puntuacions brutes amb reducció MDA; (4) base de dades de puntuacions escalars sense reducció; (5) base de dades de puntuacions escalars amb reducció PCA; i (6) base de dades de puntuacions escalars amb reducció MDA. El segon paràmetre diferencial ha estat el número de neurones de la capa oculta. S'han fet sis experiments utilitzant com a vectors d'entrada els de les sis bases de dades preprocessades esmentades. A cada experiment s'han entrenat xarxes neuronals amb diferents números de neurones en la seva capa oculta, des d?1 fins a 35, i s'ha escollit de cada experiment la xarxa neuronal que ha retornat la probabilitat d'error de validació menor. Aquest paràmetre indica quan comença el sobreaprenentatge. Finalment s'ha resolt que la xarxa neuronal òptima ha estat aquella de les sis escollides amb la probabilitat de error de test més petita i, que per tant, classifica millor les 3 classes: EN-DCL-DTA. Aquesta XNA òptima té com a vectors d'entrada valors amb puntuacions brutes reduïdes amb l'algorisme MDA i 8 neurones en la seva capa oculta, i classifica amb una probabilitat d'encert del 94,87%. Per altra banda, l'anàlisi de sensibilitat feta amb aquesta XNA ha determinat que els test de memòria Free and Cued Selective Reminding Test (FCRST) i Figura Complexa de Rey-Osterrieth (FCRO) són els més predictius de la bateria neuropsicològica Neuronorma, i que l'escolaritat té un gran pes en la classificació. Com objectiu secundari, s'ha fet el mateix estudi, amb la mateixa base de dades d'entrada, per a dues classes, emparellades de la següent manera: EN-DCL, DCL-DTA i EN-DTA. En cada cas s'ha trobat la XNA òptima, i s'han determinat les característiques més predictives. Els resultats han demostrat que la implementació d'una XNA per a classificar dues classes no aporta una millora significativa respecte a la XNA que classifica les tres. Per implementar les XNA s'ha utilitzat el llenguatge de programació MatLab® .

[en] Mild cognitive impairment (MCI) is considerate a transitional state between normal aging (NA) and some kind of dementia, in particular Alzheimer?s disease (AD). Artificial neural networks (ANNs) are a powerful machine learning tool that can provide valuable support to clinical decision making. The main goals of this study have been to find the ANN that best classify normal, MCI and AD subjects working with neuropsychological battery Neuronorma (NN). This battery consists of 33 neuropsychological tests that assess the basic range of cognitive abilities: attention, language, memory, executive function and visuospatial function. With the implemented ANN, a sensitivity analysis has been carried out in order to identify the most predictive features for a truthful diagnosis. To validate these results, the same group of subjects has been classified with a Linear Discriminant Classifier (LDC) and the results have been compared. The optimal ANN has been obtained by training neural networks with different settings. The first differential parameter has been the feature input vector dimension. In order to simplify the structures of neural networks and seek greater computational efficiency, three transformations have been done to the same input vectors (to the same study subjects): (1) standardization Neuronorma: transformation of raw scores to standard scores by age and education, scalar scores; (2) features reduction using the Principal Component Analysis (PCA) method; and, (3) features reduction using the Multiple Discriminant Analysis (MDA) method. The combination of applying or not these changes to the initial database has resulted in six new preprocessed databases to train and compare different ANNs: (1) raw scores database without reduction; (2) raw scores database with PCA reduction; (3) raw scores database with MDA reduction; (4) scalar scores database without reduction; (5) scalar scores database with PCA reduction; and (6) scalar scores database with MDA reduction. The second differential parameter has been the number of the hidden neurons. There have been six different experiments using the previous six preprocessed databases. In each experiment, neural networks have been trained with a different hidden number of neurons, from 1 to 35, and the neural network with the smallest validation error probability from each experiment has been chosen. This parameter indicates when the overfitting begins. Finally, it has been determined that the optimal neural network were those of the last six with the lower test error probability, and therefore the following 3 classes classify better: NA-MCI-AD. This optimal ANN has raw scores values as input vectors reduced by MDA algorithm and 8 hidden neurons, and classified with a probability of success of 94,87%. Moreover, the sensitivity analysis shows up that Free and Cued Selective Reminding Test (FCRST) and Rey-Osterrieth Complex Figure (ROCF) and education are the most significant and sensitive variables for classification. As a secondary objective, the same study has been done, with the same database entry, to classify two kinds of subjects paired as follows: NA-MCI, MCI-AD and NA-AD. In each case the optimal artificial neural network has been found, and the most predictive characteristics have been determined. The results have shown that the implementation of artificial neural network to classify two classes do not provide a significant improvement compared to those that classified three classes. To implement artificial neural networks, MatLab® programming language has been used.