Methods for Multivariate Analyses in Neuroimaging

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ferreira, Fábio Daniel Santos
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/10316/27099
Resumo: Dissertação de Mestrado Integrado em Engenharia Biomédica apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra.
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spelling Methods for Multivariate Analyses in NeuroimagingNeuroimagemImagem por ressonância magnéticaDissertação de Mestrado Integrado em Engenharia Biomédica apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra.A neuroimagem é uma vasta área que inclui uma ampla gama de técnicas de mapeamento cerebral, cada uma com informações específicas sobre o cérebro. Como cada técnica tem os seus pontos fortes e fracos, é desejável o uso de estudos multimodais para possivelmente obter informação mais relevante. Atualmente, a estratégia típica na análise de dados de neuroimagem consiste numa abordagem univariada em massa, utilizando o Modelo Linear Geral (GLM, em inglês) no VBM (Voxel Based Morphometry). Contudo, esta abordagem pode não ser suficiente para se obter uma análise realista devido à complexidade da estrutura cerebral. Por isto surge a necessidade do uso de métodos multivariados, através dos quais é possível integrar informação de diferentes modalidades. As máquinas de vetores de suporte (SVMs, em inglês) e outras ferramentas relacionadas são amplamente usadas, no entanto estas não usam testes de inferência estatística ou fornecem valores p para cada voxel de uma imagem, o que leva a dificuldades de interpretação e generalização. Portanto, esta tese foca-se na implementação de métodos multivariados inferenciais que são uma extensão natural dos métodos univariados já usados e, para além disto, permitem a integração de diferentes modalidades de imagem. Com as limitações de tempo e de dados, o foco desta tese recaiu sobre dois contrastes de Imagem por Ressonância Magnética (MRI, em inglês): T1 (scans de 'Anatomia') e T2 (scans de ‘patologia’), obtidos de 42 controlos e de 34 pacientes com diabetes tipo 2. A análise simultânea destes dois contrastes poderá possibilitar uma melhor compreensão desta patologia, uma vez que se sabe que a diabetes tipo 2 contribui para a atrofia da massa cinzenta e vasopatias que predispõem o cérebro a isquemia e enfartes lacunares subcorticais. Todos os métodos inferenciais foram implementados em Matlab e comparados com os realizados no software SPM8. O método de classificação (SVM) foi realizado na toolbox PRoNTo. Os resultados, tanto das análises univariadas como das multivariadas, revelaram atrofia da massa cinzenta e possíveis alterações vasculares no lobo límbico, sub-lobar, áreas insulares e temporais do cérebro de doentes com diabetes tipo 2. Para além disto, os resultados indicam que os métodos multivariados podem levar a resultados mais específicos do que os univariados. Foi ainda preparada uma toolbox para ser usada no pacote de software SPM8, onde os métodos desenvolvidos podem ser disponibilizados publicamente. Apesar de algumas limitações, nomeadamente que xvi alguns dos pré-requisitos para a realização de testes estatísticos multivariados não foram testados, esta prova de conceito apresenta-se promissora. O trabalho futuro focar-se-á em superar estas limitações e preparar estes métodos para outros estudos multimodais (PET, fMRI). Palavras-chave: MRI, VBM, Diabetes tipo 2, GLM multivariado2014-07-30info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://hdl.handle.net/10316/27099http://hdl.handle.net/10316/27099TID:201535238engFerreira, Fábio Daniel Santos /Methods for Multivariate Analyses in NeuroimagingFerreira, Fábio Daniel Santosinfo: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:RCAAP2022-01-28T12:14:06Zoai:estudogeral.uc.pt:10316/27099Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:00:28.155675Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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