Integration of a connectivity model of the basal ganglia nuclei with structural information in order to enhance the default mode network detection in rs-fMRI corrupted by movement
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Autores
Forero Pachón, Aura Maria
Director
Romero Castro, Edgar Eduardo (Thesis advisor)
Tipo de contenido
Trabajo de grado - Maestría
Idioma del documento
EspañolFecha de publicación
2017-11-08
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Resumen
Este documento presenta una propuesta para mejorar la detección de la red neuronal por defecto RND en imágenes de resonancia magnética funcional en condiciones ruidosas causadas por movimiento de cabeza. El enfoque propuesto es inspirado en el tratamiento jerárquico de la información, en particular a nivel de los ganglios de la base del cerebro. Esencialmente, el hecho de que la información deba ser seleccionada y reducida sugiere propagación anisotrópica de la información en el sistema nervioso central (SNC). Bajo está hipótesis, la reconstrucción de información de activación debería seguir un patrón anisotrópico. En este trabajo, un filtro de difusión anisotrópica es usado para recuperar la RND que es perturbada por cierto grado de movimiento. Los resultados obtenidos muestran que este enfoque supera los métodos del estado del arte por 5.93
Abstract: This document presents a proposal devoted to improve the detection of the default mode network (DMN) in functional magnetic resonance imaging in noisy conditions caused by head movement. The proposed approach is inspired by the hierarchical treatment of information, in particular at the level of the brain basal ganglia. Essentially, the fact that information must be selected and reduced suggests propagation of information in the Central Nervous System (CNS) is anisotropic. Under this hypothesis, the reconstruction of information of activation should follow an anisotropic pattern. In this work, a diffusion anisotropic filter is used to recover a DMN that is perturbed by a certain degree of motion. Results obtained show this approach outperforms the state-of-the-art methods by 5.93 %.
Abstract: This document presents a proposal devoted to improve the detection of the default mode network (DMN) in functional magnetic resonance imaging in noisy conditions caused by head movement. The proposed approach is inspired by the hierarchical treatment of information, in particular at the level of the brain basal ganglia. Essentially, the fact that information must be selected and reduced suggests propagation of information in the Central Nervous System (CNS) is anisotropic. Under this hypothesis, the reconstruction of information of activation should follow an anisotropic pattern. In this work, a diffusion anisotropic filter is used to recover a DMN that is perturbed by a certain degree of motion. Results obtained show this approach outperforms the state-of-the-art methods by 5.93 %.