Desarrollo de técnicas computacionales para la detección de cambios morfológicos cerebrales

La morfometría individual basada en voxel (MIBV) es una técnica para el estudio de cambios morfométricos cerebrales a partir de imágenes de resonancia magnética. Su principal ventaja sobre la morfometría basada en voxel clásica (MBV) es que permite estudiar a los sujetos de manera individual. Sin em...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Kulsgaard, Hernán Claudio
Formato: Artículo revista
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas 2022
Materias:
MIBV
Morfométricos cerebrales
Resonancia magnética
Técnicas computacionales
Esclerosis hipocampal
Acceso en línea:Kulsgaard, H. C. (2022). Desarrollo de técnicas computacionales para la detección de cambios morfológicos cerebrales [Tesis de doctorado]. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Argentina.
Aporte de:
Repositorio Institucional de Acceso Abierto (RIDAA) de Universidad Nacional del Centro
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description La morfometría individual basada en voxel (MIBV) es una técnica para el estudio de cambios morfométricos cerebrales a partir de imágenes de resonancia magnética. Su principal ventaja sobre la morfometría basada en voxel clásica (MBV) es que permite estudiar a los sujetos de manera individual. Sin embargo, su aplicabilidad se ve limitada por la gran cantidad de falsos positivos que produce. Por esta razón, sus aspectos de configuración no han sido estudiados tan exhaustivamente como en MBV. Para abordar esta problemática, primero se realizo un estudio de MIBV sobre sujetos sanos para analizar los falsos positivos y la influencia del tamaño de grupo control y núcleo de suavizado. Segundo, se evaluó la sensibilidad de MIBV sobre sujetos con atrofias simuladas en distintas regiones y tamaños, analizando la influencia del nucleó de suavizado. Tercero, se estudio la sensibilidad y especificidad de MIBV sobre pacientes con esclerosis hipocampal. Cuarto, se desarrollo una metodología basada en aprendizaje de maquina para la reducción de falsos positivos. Se concluyo que los aspectos de configuración de MIBV son determinantes para el rendimiento en la detección de cambios morfológicos. Se pudieron determinar los lımites de rendimiento de MIBV. Finalmente, se demostró que es posible reducirlos falsos positivos, preservando los verdaderos positivos mediante aprendizaje de maquina.
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