Publication: Detección de TOC en escenarios multicéntricos mediante el uso de PRoNTo
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Publication date
2015-06
Defense date
2015-07-06
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Abstract
Este Trabajo Fin de Grado pretende detectar, a través de imágenes de resonancia
magnética estructural, la enfermedad neurológica del Trastorno Obsesivo Compulsivo
(TOC). Para ello, se utiliza la herramienta de aprendizaje máquina PRoNTo (v.1.1),
basada en Matlab.
Se trata de un problema de clasificación binaria donde tenemos datos de
pacientes enfermos de TOC y datos de controles sanos. Como el objetivo es encontrar la
mejor solución para nuestro problema, se han realizado diversos experimentos. En
primer lugar, tratando de encontrar el modelo de clasificación más adecuado para
nuestro caso. Los experimentos se han realizado con dos modelos de aprendizaje
máquina: la máquina de vectores de soporte y el proceso gaussiano. Además, se ha
tratado de evaluar las consecuencias de incluir algunos preprocesados de datos,
ofrecidos por PRoNTo, y alguna máscara de selección de vóxeles que delimite las
regiones de interés.
En este documento se describen todos los experimentos mencionados
anteriormente, con base teórica, junto a sus resultados correspondientes.
Description
Keywords
Resonancia magnética, Enfermedades neurológicas, Trastorno Obsesivo Compulsivo, Aprendizaje máquina, Clasificación binaria, Proceso gaussiano, Máquinas de vectores de soporte, Proceso de imágenes