Clasificación binaria, desbalanceada y contextual de voxels asociados a series temporales

En este artículo se presenta un método computacional para clasificación de regiones 3D en función de sus características dinámicas. La clasificación de voxels atípicos se implementa en función de las series temporales asociadas a los mismos. El método opera en clasificación binaria, clases desbalanc...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Giacomantone, Javier, De Giusti, Armando Eduardo
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2015
Materias:
Ciencias Informáticas
PATTERN RECOGNITION
serie temporal
máquinas de soporte vectorial
difusión anisotrópica
fMRI
TOF
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/50846
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description En este artículo se presenta un método computacional para clasificación de regiones 3D en función de sus características dinámicas. La clasificación de voxels atípicos se implementa en función de las series temporales asociadas a los mismos. El método opera en clasificación binaria, clases desbalanceadas y correlación espacial de las series asociadas a cada clase. El método propuesto utiliza máquinas de soporte vectorial y difusión anisotrópica robusta para detectar la estructura subyacente en los datos y clasificar los voxels correspondientes en cada clase. Se presentan resultados experimentales del método propuesto para datos de resonancia magnética funcional e imágenes de rango.
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