Análise de Componentes Independentes em dados de fMRI

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Date/Time
Date(s) - 27 May 2011
9:00 AM - 10:00 AM

Location
DIMAp-UFRN

Category(ies)


 

Palestrante: Liliane Ribeiro (Doutoranda PPgSC)

Resumo: No Brasil  o desenvolvimento de técnicas de processamento de sinais funcionais vem crescendo consideravelmente. A técnica de imagens funcionais por ressonância magnética (fMRI) é usada para localizar e analisar diferentes aspectos da atividade cerebral humana. Durante uma experiência de fMRI, uma seqüência de imagens é adquirida enquanto o paciente desempenha tarefas específicas. No entanto, as alterações no contraste das imagens não são grandes, o que impossibilita uma inspeção visual direta, tornando necessária a utilização de algoritmos computacionais de identificação dessas áreas. Assim, neste trabalho, esforços são direcionados para detectar níveis de atividade em regiões cerebrais. Nesse sentido, estudou-se o método de Análise de Componentes Independentes (ICA), com o diferencial da aplicação da Decomposição em Valores Singulares (SVD) nos dados já pré-processados utilizando dados artificiais, para avaliar a sensibilidade e a especificidade do método. As curvas ROC indicam que o método tiveram um melhor desempenho após a utilização da SVD. Além disso, ICA foi aplicada a  um conjunto de dados  reais de fMRI  onde um indivíduo normal realizou um experimento pré-definido.  As áreas identificadas corresponderam a audição  e foram consistentemente associadas à tarefa. O método  ICA  não precisa de parâmetros pré-acordados  o que melhora o seu desenvolvimento para as estimativas do seus componentes independentes deixando livre a quantidade de componentes a serem estimados.

 

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