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https://hdl.handle.net/1822/19961
Título: | Conetividade cerebral : ferramenta de processamento automático combinado de Ressonância Magnética Funcional e Tensor de Difusão |
Autor(es): | Marques, Paulo César Gonçalves |
Orientador(es): | Alves, Victor |
Data: | 2011 |
Resumo(s): | Os estudos de conetividade cerebral têm-se revelado extremamente importantes no âmbito
científico e clínico. Contudo, a realização destes estudos através da conjugação de análises de
conetividade funcional via Ressonância Magnética funcional (RMf) e análises de conetividade
estrutural via imagem por tensor de difusão (Diffusion Tensor Imaging – DTI), não é uma
tarefa fácil. A quantidade de procedimentos e conhecimentos técnicos necessários em estudos
de RMf e DTI, associados à quase inexistência de procedimentos padrão para o
processamento dos dados e à multitude de soluções de software que é necessário utilizar são
alguns dos maiores entraves.
Assim, o objetivo principal deste trabalho consistiu em conceber um fluxo de processamento
que possa servir de padrão ao processamento e conjugação dos resultados das análises de
RMf e DTI. A concretização aplicacional da automatização fluxo concebido foi conseguida
através do desenvolvimento de uma aplicação informática.
O fluxo de processamento desenvolvido inclui as etapas mais relevantes para a conjugação
dos resultados da análise de componentes independentes aos dados de RMf e da tratografia a
partir dos dados de DTI. Os testes realizados indicam que a aplicação desenvolvida constitui
uma ferramenta simples e de fácil utilização. Além disso, os resultados das análises de
conetividade cerebral demonstraram ser consistentes com estudos anteriores e o tempo
despendido pelo utilizador na manipulação dos dados de RMf e DTI foi reduzido
significativamente. Studies of brain connectivity have proved extremely important in the scientific and clinical fields. However, these studies, through the combination of analysis of functional connectivity by functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) and structural connectivity analysis based on Diffusion Tensor Imaging (DTI) are not an easy task. The amount of procedures and technical expertise needed, associated with the virtual absence of standard procedures for processing the data and the multitude of software solutions that need to be used are some of the biggest barriers. Thus, the goal of this study was to devise a pipeline that could be used as a standard to process the data and combine the results of combined analysis of fMRI and DTI. The practical implementation of the automated processing pipeline was achieved by the development of a computer application. The conceived processing pipeline includes the most important steps used in the combination of the results from independent component analysis of fMRI data and tractography from DTI data. Tests indicate that the developed application is a simple and easy to use tool. Moreover, the results of brain connectivity analysis proved to be consistent with previous studies and the time spent by the user in data manipulation was significantly reduced. |
Tipo: | Dissertação de mestrado |
Descrição: | Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Biomédica |
URI: | https://hdl.handle.net/1822/19961 |
Acesso: | Acesso aberto |
Aparece nas coleções: | BUM - Dissertações de Mestrado DI/CCTC - Dissertações de Mestrado (master thesis) |
Ficheiros deste registo:
Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
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