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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:http://uvadoc.uva.es/handle/10324/2657

    Título
    Fiber consistency measures on brain tracts from digital streamline, stochastic and global tractography
    Autor
    Barrio Arranz, Gonzalo
    Director o Tutor
    Aja Fernández, SantiagoAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de TelecomunicaciónAutoridad UVA
    Año del Documento
    2012
    Titulación
    Máster en Investigación en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones
    Resumen
    La 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.
    Materias (normalizadas)
    Cerebro - Biotecnología
    Nervioso, Sistema - Biotecnología
    Departamento
    Teoría de la Señal, Comunicaciones e Ingeniería Telemática
    Idioma
    eng
    URI
    http://uvadoc.uva.es/handle/10324/2657
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • Trabajos Fin de Máster UVa [7002]
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    Nombre:
    TFM-G87.pdf
    Tamaño:
    4.188Mb
    Formato:
    Adobe PDF
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    Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 UnportedLa licencia del ítem se describe como Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported

    Universidad de Valladolid

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