Esta tesis examina la fiabilidad y la precisión de las técnicas empleadas en la detección de actividad cerebral mediante resonancia magnética nuclear funcional (fMRI) y aporta un nuevo método multirresolución que ofrece mejores resultados que los obtenidos hasta la fecha.
Para llevar a cabo estas tareas se emplean:
1- Análisis multirresolución mediante transformada Wavelet. La multirresolución nos permite aprovechar la información de contexto de cada píxel en la imagen, información no empleada en los métodos tradicionales, y además nos permite utilizar esa información a diferentes escalas, es decir, adaptándose a los tamaños de las zonas activadas.
2- Imágenes simuladas, que nos permiten reproducir unas condiciones experimentales realistas y a al vez plenamente conocidas en todos sus parámetros.
3- Debido a la existencia de varias familias wavelet y diferentes parámetros involucrados, tales como: orden de la wavelet, número de descomposiciones, pre-suavizado o no presuavizado, etc, se ha probado una amplia variedad de familias, parámetros y condicines experimentales, pudiendo así concluir qué método, de entre los posibles, proporciona los mejores resultados y bajo qué condiciones experimentales.
De acuerdo con nuestros resultados, el análisis basado en wavelets incrementa la posibilidad de detectar áreas de activación para cualquier tamamño, nivel de activación y nivel de ruido.
La transformada de Gabor proporciona al mejor resultado y el más robusto frente a cualquier variación experimental y de parámetros en la transformada.
© 2001-2024 Fundación Dialnet · Todos los derechos reservados