000			01985naa a2200229 a 4500
003			AR-LpUFIB
005			20250311170445.0
008			230201s2014 xx r 000 0 spa d
024	8		_aDIF-M7536 _b7756 _zDIF006852
040			_aAR-LpUFIB _bspa _cAR-LpUFIB
100	1		_aGiacomantone, Javier Oscar
245	1	0	_aDetección de áreas de interés bajo la hipótesis de relación espacial de voxels activados en fMRI
300			_a1 archivo (347,4 kB)
500			_aFormato de archivo PDF. -- Este documento es producción intelectual de la Facultad de Informática - UNLP (Colección BIPA/Biblioteca)
520			_aLas 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			_aCongreso Argentino de Ciencias de la Computación (20mo : 2014 : Buenos Aires, Argentina)
650		4	_aRECONOCIMIENTO DE PATRONES
650		4	_aPROCESAMIENTO DE SEÑALES
653			_aresonancia magnética funcional
700	1		_aDe Giusti, Armando Eduardo
942			_cCP
999			_c56628 _d56628