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dc.date.accessioned 2012-10-12T14:36:50Z
dc.date.available 2012-10-12T14:36:50Z
dc.date.issued 2004
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22372
dc.description.abstract En este trabajo presentamos un nuevo método para procesar imágenes de Resonancia Magnética Funcional (IRMf) del cerebro. El nuevo procedimiento esta basado en aplicar difusión anisotrópica robusta (DAR) a imágenes de resonancia magnética funcional ruidosa, para obtener mapas estadísticos de mayor relevancia. Las IRMf utilizan una serie de imágenes de resonancia magnética para mapear de forma no invasiva las áreas de actividad neuronal aumentada del cerebro humano. La baja relación señal ruido de las imágenes funcionales, hace necesario el uso de técnicas de procesamiento de imágenes sofisticadas como mapas estadísticos paramétricos (MEP). La aplicación del método propuesto permite obtener MEPs que incluyen valiosa información con respecto a la interrelación entre las series temporales correspondientes a cada elemento de volumen en un espacio 3-D (voxel) en el correspondiente MEP. Presentamos resultados de la técnica propuesta tanto en imágenes artificiales como en imágenes reales de resonancia magnética funcional de una experiencia basada en un estimulo visual en bloques. es
dc.language es es
dc.subject Procesamiento de Imágenes es
dc.subject Visual es
dc.subject Resonancia Magnética Funcional es
dc.subject COMPUTER GRAPHICS es
dc.subject Procesamiento de Señales es
dc.subject Signal processing es
dc.subject Mapa Estadístico Paramétrico es
dc.title Mapa anisotrópico estadístico de imágenes de resonancia magnética funcional es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Giacomantone, Javier es
sedici.creator.person Cho, Zang Hee es
sedici.creator.person Kim, Hae Yong es
sedici.description.note Eje: II - Workshop de computación gráfica, imágenes y visualización es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
sedici.relation.event X Congreso Argentino de Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es


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Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)