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dc.contributor.advisorAja Fernández, Santiago es
dc.contributor.authorBarrio Arranz, Gonzalo
dc.contributor.editorUniversidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación es
dc.date.accessioned2013-04-26T10:09:39Z
dc.date.available2013-04-26T10:09:39Z
dc.date.issued2012
dc.identifier.urihttp://uvadoc.uva.es/handle/10324/2657
dc.description.abstractLa tractografía es el proceso que se emplea para estimar la estructura de las fibras nerviosas del interior del cerebro in vivo a partir de datos de Resonancia Magnética (MR). Existen varios métodos de tractografía, que generalmente se dividen en locales y globales. Los primeros intentan reconstruir cada fibra por separado, mientras que los segundos intentan reconstruir todas las estructuras neuronales a la vez, buscando una configuración que mejor se ajusta a los datos proporcionados. Dichos métodos globales han demostrado ser más precisos y fiables que los métodos de tractografía local, para datos sintéticos. Sin embargo hasta la fecha no hay estudios que definan la relación entre los parámetros de adquisición de la MR y los resultados de tractografía estocástica o global con datos reales. Esta tésis de Master pretende mostrar la influencia de ciertos parámetros de adquisición como el factor de difusión de las secuencias de adquisición, el espaciado entre voxels o el número de gradientes en la variabilidad de las tractografías obtenidas.es
dc.description.sponsorshipTeoría de la Señal, Comunicaciones e Ingeniería Telemáticaes
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isoengeng
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.subjectCerebro-Biotecnologíaes
dc.subjectNervioso, Sistema-Biotecnologíaes
dc.titleFiber consistency measures on brain tracts from digital streamline, stochastic and global tractographyes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises
dc.description.degreeMáster en Investigación en Tecnologías de la Información y las Comunicacioneses
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported


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