Revista internacional de minería de datos biomédicos
Acceso abierto

abstracto

Una herramienta de recuperación de similitudes para imágenes de resonancia magnética funcional Mapas estadísticos

Rosalia Tungaraza, Jinyan Guan, Linda Shapiro, James Brinkley, Jeffrey Ojemann y Joshua Franklin

Objetivo. Proponemos un método para recuperar imágenes estadísticas de resonancia magnética funcional (fMRI) similares dada una imagen estadística de fMRI de consulta. Método. Nuestro método delimita los vóxeles dentro de esas imágenes y extrae regiones espacialmente distintas de los vóxeles que quedan. Cada región está definida por un vector de características que contiene el centroide de la región, el área de la región, el valor de activación promedio para todos los vóxeles dentro de esa región, la varianza de esos valores de activación, la distancia promedio de cada vóxel dentro de esa región a la región’ s centroide y la varianza de la distancia del vóxel al centroide de la región. La similitud entre dos imágenes se obtiene por la distancia mínima sumada (SMD) de sus vectores de características constituyentes. Resultados y conclusión. Nuestro método es sensible a las similitudes en los patrones de activación cerebral de miembros del mismo conjunto de datos. El uso de un subconjunto de características, como la ubicación del centroide y el valor de activación promedio (individualmente o en combinación), maximizó la sensibilidad de nuestro método. También identificamos la estructura de similitud de todo el conjunto de datos utilizando esas dos características y el SMD.