Extração multilinear de informações discriminantes em imagens de ressonância magnética do cérebro humano

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: Leão, R. D.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Análise multivariada; Imagens
• Link de acesso: https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/3085

O entendimento da relação entre as regiões cerebrais e as respectivas funções que estas realizam no corpo humano tem motivado diversos estudos na área de Neurociência, contribuindo para o avanço de métodos computacionais de naálise de imagens. Neste trabalho, apresenta-se um estudo sobre extração multilinear de infoprmações discriminantes de um conjunto de imagens de ressonância magnética estrutural do cérebro humano. Este conjunto de imagens utilizado é formado por indivíduos sem histórico de transtornos psiquiátricos e a análise multilinear destes dados foi realziada com relação às características de altura, hábito de fumar, gênero, hipertensão, idae e obesidade. Métodos estatísticos univariado e multivariado, que são aplicados em estudos nestaárea, foram utilizados para a extração de informações discriminantes. Para uma melhor compreensão das diferenças visuais e quantitativas encontradas entre os métodos utilizados e suas respectivas limitações, uma análise geométrica foi relacionada ao conceito teórico envolvido por trás da formulação matemática destes métodos. Os resultados obtidos neste trabalho indicam que a análise multivariada é mais apropriada para a extração de informações discriminantes deste tipo de imagens, pois leva em conta a correlação das variáveis apresentando menor espalhamento das diferenças encontradas, atenua o problema de múltiplas comparações, e se baseia em um modelo de reconhecimento de padrões e não em um teste de hipóteses, permitindo a avaliação adicional da taxa de classificação de cada característica