Mapa anisotrópico estadístico de imágenes de resonancia magnética funcional

En este trabajo presentamos un nuevo método para procesar imágenes de Resonancia Magnética Funcional (IRMf) del cerebro. El nuevo procedimiento esta basado en aplicar difusión anisotrópica robusta (DAR) a imágenes de resonancia magnética funcional ruidosa, para obtener mapas estadísticos de mayor re...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Giacomantone, Javier, Cho, Zang Hee, Kim, Hae Yong
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2004
Materias:
Ciencias Informáticas
Procesamiento de Imágenes
Visual
Resonancia Magnética Funcional
COMPUTER GRAPHICS
Procesamiento de Señales
Signal processing
Mapa Estadístico Paramétrico
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22372
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description En este trabajo presentamos un nuevo método para procesar imágenes de Resonancia Magnética Funcional (IRMf) del cerebro. El nuevo procedimiento esta basado en aplicar difusión anisotrópica robusta (DAR) a imágenes de resonancia magnética funcional ruidosa, para obtener mapas estadísticos de mayor relevancia. Las IRMf 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 ruido de las imágenes funcionales, hace necesario el uso de técnicas de procesamiento de imágenes sofisticadas como mapas estadísticos paramétricos (MEP). La aplicación del método propuesto permite obtener MEPs que incluyen valiosa información con respecto a la interrelación entre las series temporales correspondientes a cada elemento de volumen en un espacio 3-D (voxel) en el correspondiente MEP. Presentamos resultados de la técnica propuesta tanto en imágenes artificiales como en imágenes reales de resonancia magnética funcional de una experiencia basada en un estimulo visual en bloques.
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Kim, Hae Yong
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