Contributions to brain mri processing and analysis

Resumen

El trabajo de esta Tesis doctoral se ha dedicado a diversos aspectos del procesado y análisis de imágenes cerebrales de resonancia magnética nuclear (RMN), Los trabajos se han realizado siguiendo varias líneas de investigación, que de algún modo son ortogonales. Primeramente fijamos nuestra atención en la corrección de artefactos de las imágenes de RMN, concretamente con la corrección de la inhomogeneidad de de campo, que es indispensable para una robusta segmentación de los tejidos cerebrales. Después continuamos con el estudio de la enfermedad de Alzheimer y la detección, en imágenes estructurales de RMN, de cambios cerebrales en la etapa inicial de la enfermedad. Hemos explorado la aplicación de clasificadores estadísticos y Artificial Neural Networks para la extracción de vectores de características de una forma específica a partir de las imágenes cerebrales de RMN. Finalmente hemos explorado la aplicación de algoritmos computacionales novedosos propuestos por nuestro grupo de investigación, para el análisis de imágenes de resonancia magnética funcional (RMf). Estas últimas técnicas caen en la categoría de algoritmos de Lattice Computing, y nuestro objetivo fue el de mostrar que, por lo menos, responde igual de bien que otras técnicas estadísticas para la detección de patrones de activación.