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Statistical Neuroimage Modeling, Processing and Synthesis based on Texture and Component Analysis: Tackling the Small Sample Size Problem.

Resumen

El aumento de la neuroimagen en los últimos años ha proporcionado a los médicos y radiólogos la capacidad de estudiar el cerebro con una facilidad sin precedentes. Esto condujo a una nueva perspectiva biológica en el estudio de las enfermedades neurodegenerativas, permitiendo la caracterización de diferentes patrones anatómicos y funcionales asociados a ellas. Los sistemas de Diagnóstico Asistido por Ordenador (CAD) utilizan técnicas estadísticas para preparar, procesar y extraer información de datos de neuroimagen con un objetivo principal: optimizar el proceso de análisis y diagnóstico de enfermedades neurodegenerativas y enfermedades mentales.

Con esta tesis nos centramos en tres etapas diferentes del proceso de CAD: preprocesamiento, extracción de características y validación. Para el preprocesamiento, hemos desarrollado un método que apunta a una preocupación relativamente reciente: el efecto de confusión de los falsos positivos debido a las diferencias en la adquisición en múltiples sitios. Nuestro método puede fusionar de manera efectiva conjuntos de datos mientras reduce los efectos del sitio de adquisición. En cuanto a la extracción de características, hemos estudiado algoritmos de descomposición (análisis independiente de componentes, análisis factorial), características de textura y un marco completo llamado Spherical Brain Mapping, que reduce las imágenes cerebrales tridimensionales a mapas estadísticos bidimensionales. Esto nos permitió mejorar el rendimiento de los sistemas automáticos de detección de las enfermedades de Alzheimer y Parkinson. Finalmente, desarrollamos una técnica de simulación cerebral que puede ser utilizada para validar nuevos conjuntos de datos funcionales, así como para fines educativos.

Presentación

Licencia

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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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