Publication:
Métodos de aprendizaje máquina para fMRI : aplicación al diagnóstico de esquizofrenia

Loading...
Thumbnail Image
Identifiers
Publication date
2010-12
Defense date
2010-12-20
Tutors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Impact
Google Scholar
Export
Research Projects
Organizational Units
Journal Issue
Abstract
Nuestro objetivo es implementar una serie de algoritmos adaptados al problema de clasificación y regresión de tres tipos diferentes de imágenes, una relacionada con el análisis de estímulos visuales, motores, cognitivos y auditivos, otra correspondiente a pacientes esquizofrénicos y por último unas series temporales motoras en los que el sujeto realiza la acción de presionar un botón cuando se presenta un tono a través de unos auriculares.. El estudio de los estímulos y las series temporales servirán para validar los algoritmos implementados ya que se dispone de un gran número de imágenes para este cometido y estos han sido previamentevalidados en su calidad por expertos de ámbito de la RMN. Las técnicas desarrolladas se aplicarán a la detección de esquizofrenia. Los datos utilizados en este trabajo consisten en series temporales y mapas estadísticosf lVIBJ previamente preprocesadasp ara su análisis estadístico. En el capítulo 2 se desarrollará una introducción a las técnicas de RiMN, con énfasis en fMRI donde precisamente se resumen las técnicas de preprocesado y obtención de mapas estadísticos. Con. estas imágenes obtenemos tres tipos diferentes de datos, los primeros datos provienen de experimentos enfocados a la estimulación visual, motora, cognitiva y auditiva, los segundos corresponden a series temporales motoras y los terceros a un estudio de esquizofrenia realizado con pacientes y controles. En el capítulo 3 se detalla la teoría utilizada en el capítulo 4 donde se explica el algoritmo.. Este realiza tareas de clasificación o regresión dependiendo de los datos que estemos analizando, para los estímulos sensorimotores y cognitivos necesitaremos un clasificador mientras que para las series temporales motoras un regresor.. También veremos cómo a partir de las fMRI obtenemos los datos necesarios para poder realizar UIl estudio de los mismos, para ello tenemos que normalizar estos a través de máscaras cerebrales estandard y elinlinar la información no necesaria fuera de nuestra área de interés, así como disminuir la dimensionalidad que estosp resentan.U na vez acondicionadoslo s datos, entrenaremos ytestearemos el algoritmo haciendollSode la librería LIBSVM. En el capítulo 5 mostraremos los resultados obtenidos que discutiremos finalmente en el capítulo 6 donde se extraerán las conclusiones del trabajo realizado.
Description
Keywords
Proceso de señales, Proceso de imágenes, Diagnóstico por imagen, Resonancia magnética funcional, Inteligencia artificial
Bibliographic citation