Métodos bayesianos e a priori multiescala em fMRI (2003)
- Authors:
- Autor USP: AMARAL, SELENE DA ROCHA - IF
- Unidade: IF
- Sigla do Departamento: FGE
- DOI: 10.11606/D.43.2003.tde-07062021-145306
- Subjects: RESSONÂNCIA MAGNÉTICA; SIMULAÇÃO; INFERÊNCIA BAYESIANA; MECÂNICA ESTATÍSTICA
- Keywords: fMRI; MAGNETIC RESONANCE; STATISTICAL MECHANICS
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: Imagem funcional por ressonância magnética (fMRI) é uma técnica usada para estudar a localização de atividade no cérebro humano em funcionamento. Durante um experimento de fMRI, uma sequência de imagens por ressonância magnética é adquirida enquanto um indivíduo deesempenha tarefas comportamentais específicas. Mudanças no sinal medido podem ser usados para identificar e caracterizar a atividade cerebral resultante da tarefa desempenhada. Duas questões centrais na análise dos dados de fMRI adquiridos durante uma estimulação periódica são: i) como medir a resposta determinada experimentalmente em séries temporais de fMRI; e ii) como decidir se uma resposta aparente é significativa. Neste trabalho, nossos esforços são direcionados para tentar resolver a segunda questão. Assim, estudamos dois algoritmos inspirados em m todos bayesianos: o método de pixel independente e um novo método multigrid bayesiano. Os resultados obtidos em aplicações a dados artificiais do método de pixel independente, mostraram a importância da informação a priori no erro total de atribuição de atividade. A fim de direcionar o problema de atribuição a priori de um único pixel, propomos um esquema interativo que origina-se do fato que pixels individuais tendem a estar agrupados. Ele é baseado em uma aplicação de multiescalas de idéias bayesianas.Seu objetivo é construir uma distribuição de probabilidade a priori para atribuição de atividade a um dado pixel a partir das propriedades de atribuição de atividade a uma região de grande escala. Assim permite introduzir um prior local a partir das propriedades globais da imagem. A atribuição de atividade, o resultado principal do algoritmo, é proporcional à distribuição de probabilidade posterior no final da escala, aquele de um pixel. Estudamos dados artificiais e reais fornecidos de um simples experimento motor. Os resultados, ainda preliminares, são muito positivos. Também apontamos várias ) direções para pesquisa futura que podem possivelmente ajudar a fazer esta nova técnica útil em um nível prático
- Imprenta:
- Data da defesa: 18.08.2003
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
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ABNT
AMARAL, Selene da Rocha. Métodos bayesianos e a priori multiescala em fMRI. 2003. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2003. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-07062021-145306/. Acesso em: 28 fev. 2026. -
APA
Amaral, S. da R. (2003). Métodos bayesianos e a priori multiescala em fMRI (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-07062021-145306/ -
NLM
Amaral S da R. Métodos bayesianos e a priori multiescala em fMRI [Internet]. 2003 ;[citado 2026 fev. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-07062021-145306/ -
Vancouver
Amaral S da R. Métodos bayesianos e a priori multiescala em fMRI [Internet]. 2003 ;[citado 2026 fev. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-07062021-145306/
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.43.2003.tde-07062021-145306 (Fonte: oaDOI API)
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