Síntesis de imágenes cerebrales en Python

Acabamos de publicar un nuevo trabajo en Frontiers in Neuroinformatics, en el que probamos el nuevo método que hemos desarrollado para aumentar datos y estandarizar los métodos de evaluación de diferentes sistemas CAD en neuroimagen. Podéis leer el artículo aquí:

Martinez-Murcia FJ, Górriz JM, Ramírez J, Illán IA, Segovia F, Castillo-Barnes D and Salas-Gonzalez D for the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (2017) Functional Brain Imaging Synthesis Based on Image Decomposition and Kernel Modeling: Application to Neurodegenerative Diseases. Front. Neuroinform. 11:65. doi: 10.3389/fninf.2017.00065

Grosso modo, nuestro método proyecta las imágenes funcionales al espacio eigenbrain, el espacio PCA definido por los vectores propios de la base de datos. Aquí se modela -según el método utilizado- la distribución de probabilidad que sigue cada uno de los grupos, y una vez se ha generado el modelo, se pueden extraer nuevas muestras aleatorias que sigan esa PDF en el espacio eigenbrain, que luego se pueden retroproyectar al espacio de la imagen. De este modo generamos muestras que pertenecen a la distribución original, pero no son iguales a ella.

Este método está implementado en el paquete brainSimulator, que se puede descargar libremente para su uso en 10.5281/zenodo.1042400, y cuya documentación se puede encontrar aquí: http://brainsimulator.readthedocs.io/.

Preparar el paquete junto con su documentación, para poder instalarlo con pip o cualquier otro método estándar de instalación en python ha sido otra epopeya, que merece ser contada en otro tiempo y lugar.

 

Publicado por fjmartinezmurcia

Ingeniero de Telecomunicación y Doctor en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones por la Universidad de Granada. Investigador Juan de la Cierva en la Universidad de Málaga, especializado en procesamiento y análisis de señales e imágenes médicas cerebrales. Finalista en Famelab 2018 y ganador de 3-Minute Thesis granada 2017. Músico y friki sin remedio.

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