Dissertação

Temporal Correlation Compensation (Whitening) of the fMRI data EVALUATED

Esta tese aborda a técnica BOLD-fMRI, um método que tenta determinar quais as regiões do cérebro que são activadas devido a estímulos através da análise dos níveis de oxigenação nos vasos sanguíneos. Apesar de ser uma técnica prometedora, traz consigo algumas dificuldades: a diferença entre um sinal de uma região activada e um sinal de regiões em repouso é muito pequena, já para não mencionar que ainda tem ruído, pelo que a Estatística tem um papel importante aqui. Nesta tese, tenta-se ultrapassar o problema da existência da correlação temporal nestes sinais, que tem como consequência uma maior ineficiência na estimação dessas regiões. Para tal, vai se considerar que o sinal real deveria ter ruído branco e recorrendo às técnicas do SPM-GLM (Statistical Parametric Mapping - General Linear Methods), estima-se o sinal e a resposta do voxel ao estímulo. A comparação entre ambos os sinais deverá resultar numa aproximação ao ruído real, que deverá ser branqueado com os coeficientes obtidos pela Equação de Yule-Walker com a ordem estimada pelo Critério de Informação de Akaike. O sinal é então branqueado e re-estimado até que se atinja um threshold mínimo. A análise dos resultados permitiu concluir a existência de um menor número de falso-positivos, permitindo assim uma melhor definição e estimação das regiões activadas.
MRI, Statistical Parametric Mapping - General Linear Model, Autocorrelação, Equação de Yule-Walker, Critério de Informação de Akaike

Novembro 18, 2010, 16:0

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

João Miguel Raposo Sanches

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar