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dc.contributor.advisorAja Fernández, Santiago es
dc.contributor.authorMartínez Amor, David
dc.contributor.editorUniversidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación es
dc.date.accessioned2019-11-04T17:07:55Z
dc.date.available2019-11-04T17:07:55Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttp://uvadoc.uva.es/handle/10324/39015
dc.description.abstractLas medidas escalares que se derivan de los estudios de resonancia magnética de difusión (Anisotropía Fraccional, Difusividad Media), pueden variar en función de los parámetros de adquisición de los datos. Como consecuencia, datos obtenidos en distintos escáneres pueden no ser compatibles entre ellos, y, por lo tanto, no pueden ser usadas en estudios clínicos multicentro. En el presente proyecto se plantea el uso de redes convolucionales y técnicas de deep learning para encontrar el mapeo existente entre dos adquisiciones realizadas con diferentes parámetros de tal manera que estas sean comparables.es
dc.description.sponsorshipDepartamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemáticaes
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subject.classificationResonancia magnéticaes
dc.subject.classificationAprendizaje automáticoes
dc.subject.classificationDeep learninges
dc.titleArmonización de medidas escalares de resonancia magnética de difusiónes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises
dc.description.degreeMáster en Ingeniería de Telecomunicaciónes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*


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