Segmentación del hipocampo en imágenes T1-MRI por el método Patch-Match

Liébana Cerezo, Sergio (2017). Segmentación del hipocampo en imágenes T1-MRI por el método Patch-Match. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. Diseño Industrial (UPM), Madrid.

Description

Title: Segmentación del hipocampo en imágenes T1-MRI por el método Patch-Match
Author/s:
  • Liébana Cerezo, Sergio
Contributor/s:
  • Platero Dueñas, Carlos
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería Electrónica Industrial y Automática
Date: 2017
Subjects:
Freetext Keywords: Alzheimer, hipocampo, neuroimagen, MRI, segmentación, Patch Match, FreeSurfer, biomarcadores, Matlab
Faculty: E.T.S.I. Diseño Industrial (UPM)
Department: Ingeniería Eléctrica, Electrónica Automática y Física Aplicada
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

La neuroimagen es una de las técnicas gracias a las cuales se está consiguiendo avanzar en el estudio y la comprensión de las enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer. En este proyecto se realiza un análisis de algunas de las técnicas de neuroimagen que son empleadas para obtener la segmentación de las subestructuras corticales en imágenes de resonancia magnética (MRI) y se lleva a cabo la implementación en Matlab de un método de segmentación longitudinal del hipocampo basado en la técnica del Patch Match. Mediante la implementación de este método se consiguen obtener marcadores como el volumen hipocampal y su rugosidad superficial, los cuales pueden ser analizados posteriormente para evaluar su eficacia en el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer. Los resultados de la segmentación obtenidos por el método implementado son comparados con la segmentación individual de las imágenes realizadas por el método Patch Match y con la segmentación longitudinal llevada a cabo por la técnica de cortes en grafo.

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Item ID: 48278
DC Identifier: http://oa.upm.es/48278/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:48278
Deposited by: Bilioteca ETSIDI
Deposited on: 27 Oct 2017 07:25
Last Modified: 27 Oct 2017 07:26
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