Detección de áreas de interés bajo la hipótesis de relación espacial de voxels activados en fMRI (Record no. 56628)
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000 -CABECERA | |
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campo de control de longitud fija | 01985naa a2200229 a 4500 |
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL | |
campo de control | AR-LpUFIB |
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN | |
campo de control | 20250311170445.0 |
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL | |
campo de control de longitud fija | 230201s2014 xx r 000 0 spa d |
024 8# - Otro identificador estandar | |
Número estándar o código | DIF-M7536 |
-- | 7756 |
-- | DIF006852 |
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN | |
Centro catalogador/agencia de origen | AR-LpUFIB |
Lengua de catalogación | spa |
Centro/agencia transcriptor | AR-LpUFIB |
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA | |
Nombre de persona | Giacomantone, Javier Oscar |
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO | |
Título | Detección de áreas de interés bajo la hipótesis de relación espacial de voxels activados en fMRI |
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA | |
Extensión | 1 archivo (347,4 kB) |
500 ## - NOTA GENERAL | |
Nota general | Formato de archivo PDF. -- Este documento es producción intelectual de la Facultad de Informática - UNLP (Colección BIPA/Biblioteca) |
520 ## - SUMARIO, ETC. | |
Sumario, etc. | Las imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI) utilizan una serie de imágenes de resonancia magnética para mapear de forma no invasiva las áreas de actividad neuronal aumentada del cerebro humano. La baja relación señal a ruido (SNR) de las imágenes funcionales, hace necesario el uso de técnicas de procesamiento de imágenes especificas, para la detección regiones correlacionadas con la respuesta a un estímulo determinado. En este artículo se presenta un método alternativo para segmentar regiones activadas en imágenes de fMRI. Se propone abordar el problema en dos etapas de clasificación, una no supervisada y una segunda etapa supervisada. El método propuesto utiliza máquinas de soporte vectorial (SVM) y difusión anisotropica (DA) para la generación de patrones de entrenamiento, y SVM para la clasificación de regiones activadas. La aplicación del método propuesto permite incluir valiosa información con respecto a la interrelacion entre las series temporales correspondientes a cada elemento de volumen (vóxel) en un espacio 3-D. |
534 ## - NOTA SOBRE LA VERSIÓN ORIGINAL | |
Encabezamiento principal del original | Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (20mo : 2014 : Buenos Aires, Argentina) |
650 #4 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | RECONOCIMIENTO DE PATRONES |
650 #4 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | PROCESAMIENTO DE SEÑALES |
653 ## - TÉRMINO DE INDIZACIÓN--NO CONTROLADO | |
Término no controlado | resonancia magnética funcional |
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA | |
Nombre de persona | De Giusti, Armando Eduardo |
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) | |
Tipo de ítem Koha | Capítulo de libro |
Estado de retiro | Estado de pérdida | Estado dañado | Disponibilidad | Colección | Biblioteca permanente | Biblioteca actual | Fecha de adquisición | Total de préstamos | Signatura topográfica completa | Fecha visto por última vez | Identificador Uniforme del Recurso | Precio válido a partir de | Tipo de ítem Koha |
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No corresponde | Biblioteca digital | Biblioteca de la Facultad de Informática | Biblioteca de la Facultad de Informática | 11/03/2025 | A0770 | 11/03/2025 | http://catalogo.info.unlp.edu.ar/meran/getDocument.pl?id=1460 | 11/03/2025 | Capítulo de libro |