Análise de dados ressonância magnética funcional utilizando o algoritmo agrupamento
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A utilização de informação contextual foi estudada para a análise de dados de fMRI. A abordagem consistiu em duas fases: cálculo de um mapa estatístico paramétrico e deteção de ativação por clustering contextual. O algoritmo de clustering iterativo apresentado neste trabalho é baseado no algoritmo ICM de Besag. A nossa contribuição foi aplicar e avaliar o ICM no contexto de testes de hipóteses e mapas estatísticos paramétricos. Os resultados indicam que o poder do algoritmo contextual desenvolvido é superior ao da limiarização convencional voxel a voxel de um mapa estatístico paramétrico. Embora tenham sido utilizados dados de fMRI para testar o algoritmo, a construção do algoritmo é geral e pode ser utilizada para detetar objectos com distribuição desconhecida a partir de uma distribuição de fundo conhecida também noutros problemas semelhantes.
A utilização de informação contextual foi estudada para a análise de dados de fMRI. A abordagem consistiu em duas fases: cálculo de um mapa estatístico paramétrico e deteção de ativação por clustering contextual. O algoritmo de clustering iterativo apresentado neste trabalho é baseado no algoritmo ICM de Besag. A nossa contribuição foi aplicar e avaliar o ICM no contexto de testes de hipóteses e mapas estatísticos paramétricos. Os resultados indicam que o poder do algoritmo contextual desenvolvido é superior ao da limiarização convencional voxel a voxel de um mapa estatístico paramétrico. Embora tenham sido utilizados dados de fMRI para testar o algoritmo, a construção do algoritmo é geral e pode ser utilizada para detetar objectos com distribuição desconhecida a partir de uma distribuição de fundo conhecida também noutros problemas semelhantes.
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