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dc.contributorUniversitat Jaume I. Departament de Matemàtiques
dc.contributor.authorVentura Campos, Noelia
dc.date.accessioned2013-03-28T08:25:06Z
dc.date.accessioned2024-08-12T12:08:29Z
dc.date.available2013-03-28T08:25:06Z
dc.date.available2024-08-12T12:08:29Z
dc.date.issued2013-03-13
dc.identifier.isbn978-84-695-7488-1
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10803/108883
dc.description.abstract<p><em>Introducción</em> <br>Este trabajo describe las contribuciones al aprendizaje estadístico desarrollado e implementado en imágenes de Resonancia Magnética (RM). Concretamente, se describe la contribución a los análisis de componentes independientes (ICA), perteneciente al aprendizaje no supervisado, en la mejora de la metodología existente. Ésta mejora metodológica es desarrollada y aplicada para las distintas técnicas de adquisición de imagen: <br> <p>1. Imagen cerebral adquirida mediante RM estructural en el estudio de la forma de la estructura del hipocampo para la enfermedad de Alzheimer, donde estudios previos longitudinales la asocian con el deterioro debido de la enfermedad. <br>2. Imagen cerebral adquirida mediante RM funcional para el estudio de la plasticidad cerebral asociada a procesos de aprendizaje. <br> <p><em>Metodología</em> <br>En el estudio de la forma del hipocampo se introduce la técnica de análisis de datos funcionales (FDA) para formas bidimensionales (2D) y tridimensionales (3D). En ambos estudios se propone una función discriminante lineal basada en ICA para la mejora en la clasificación de los datos. Por otro lado, en el estudio de la plasticidad cerebral se aporta un análisis donde las imágenes de RMf adquiridas en estado de reposo son guiadas por las imágenes de RMf basada en tarea, con el objetivo de encontrar un cambio de la conectividad funcional dado por el proceso de entrenamiento en una tarea nueva. <p><em>Conclusiones</em> <br>La aproximación mediante FDA para el análisis de imagen, muestra una superioridad con respecto a otras aproximaciones utilizadas. Además, la función discriminante basada en ICA propuesta en este trabajo proporciona mejores resultados en discriminación que usando la metodología descrita en la literatura previa. Con respecto al estudio de las imágenes de RMf, se muestra que la RMf en estado de reposo guiado por RMf basado en tarea abre un nuevo camino para el estudio de cómo el aprendizaje genera plasticidad cerebral.spa
dc.format.extent216 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.publisherUniversitat Jaume I
dc.sourceTDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
dc.subjectAnálisis de componentes independientes
dc.subjectAprendizaje no supervisado
dc.subjectResonancia magnética
dc.subjectEnfermedad de Alzheimer
dc.subjectplasticidad cerebral y aprendizaje
dc.subjectconectividad funcional
dc.subject.otherEstadística i Investigació Operativa
dc.titleContributions to statistical learning for magnetic resonance images
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.subject.udc159.9cat
dc.subject.udc311cat
dc.subject.udc51cat
dc.contributor.directorEpifanio López, Irene
dc.contributor.directorÁvila Rivera, César
dc.rights.licenseADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.
dc.rights.accessLevelinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.contributor.authorsendemailtrue
dc.embargo.termscap


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