Gaussianization methods for structural brain imaging

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Martins, Daniela Filipa Dias
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10316/27734
Resumo: Dissertação de Mestrado Integrado em Engenharia Biomédica apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra.
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spelling Gaussianization methods for structural brain imagingEngenharia biomédicaCérebroRessonância magnéticaMétodos gaussianosDissertação de Mestrado Integrado em Engenharia Biomédica apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra.A Neuroimagem, nomeadamente a estrutural, constitui uma vasta área de estudo atualmente, uma vez que permite o diagnóstico de doenças neurodegenerativas através de técnicas de imagiologia da estrutura do cérebro, nomeadamente através da Imagem por Ressonância Magnética. O método usado neste trabalho para efeitos de análises morfométricas da estrutura do cérebro foi o Voxel-Based Morphometry (VBM), que tem como resultado final um mapa de parâmetros estatísticos que permite inferir sobre a existência de alterações a nível do volume de matéria cinzenta, comparando um grupo de sujeitos controlo com um grupo de sujeitos com alguma patologia que possa estar associada a atrofia cerebral. A implementação desta técnica implica o registo das imagens de diferentes sujeitos e da respetiva segmentação para extração da matéria cinzenta, relevante para a análise. Os resultantes segmentos registados de matéria cinzenta têm de ser suavizados de modo a garantir a distribuição Gaussiana dos voxels das imagens, para que os testes estatísticos paramétricos posteriores sejam válidos. O método standard de Gaussianização baseia-se numa suavização que “esborrata” as imagens, diminuindo a capacidade do VBM para detetar pequenas regiões cerebrais afetadas, perdendo resolução e especificidade anatómica. Surge assim a necessidade de desenvolver técnicas alternativas de Gaussianização, o objetivo deste trabalho. Para este efeito, foram desenvolvidos dois métodos principais: i) um baseado na manipulação dos histogramas das imagens; e ii) outro baseado na deformação Gaussiana das imagens. Todos os métodos foram implementados em Matlab. A avaliação da normalidade foi efetuada por análise de resíduos resultantes da aplicação do modelo linear geral, e o impacto regional e visual foi realizado com base em análises VBM com sujeitos em que as regiões atróficas reais eram conhecidas. Verificou-se que, em geral, os métodos desenvolvidos apresentaram resultados positivos tanto a nível de Gaussianização dos dados como a nível de precisão anatómica dos mapas estatísticos finais quando comparados com os métodos atualmente em uso, ainda que o uso de máscaras relativas tenha limitado a comparabilidade dos métodos. Esta questão, bem como a avaliação quantitativa da preservação da anatomia conseguida pelos novos métodos, deve ser analisada em trabalho futuro. Palavras-chave: Ressonância Magnética, Gaussianização, Voxel-Based Morphometry, Matéria Cinzenta2014-07info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://hdl.handle.net/10316/27734http://hdl.handle.net/10316/27734TID:201535203engMartins, Daniela Filipa Dias/Gaussianization methods for structural brain imagingMartins, Daniela Filipa Diasinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2022-01-28T12:17:56Zoai:estudogeral.uc.pt:10316/27734Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:00:27.772174Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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