INVESTIGADOR(ES) PRINCIPAL(ES):

Jhon Fredy Cuéllar Fierro

0 horas

CODIGO CIE

JI6-17-2

Mauricio Alexander Alvarez Lopez

Tutor

0 Horas

TIPO DE CONVOCATORIA

2016. Jóvenes Investigadores

TIPO DE PROYECTO

Investigación Aplicada

OBJETIVO(S)

Objetivo general: Desarrollar una metodología que mejore la resolución de campos tensoriales en imágenes de resonancia magnética por difusión, empleando procesos generalizados de Wishart con un kernel no estacionario. Objetivos específicos: 1) Desarrollar un modelo probabilístico basado en procesos generalizados de Wishart con un kernel no estacionario para la interpolación de tensores de difusión con propiedades no estacionarias. 2) Desarrollar un método de inferencia estadística para estimar las funciones de probabilidad posteriores asociadas al proceso Generalizado de Wishart con kernel no estacionario. 3) Validar el desempeño del modelo probabilístico desarrollado en la interpolación de tensores de difusión con características no estacionarias.

RESUMEN

En este trabajo se presenta una metodología probabilística para la interpolación de campos de tensores de difusión. Específicamente, se modela un campo de tensores de difusión como un proceso estocástico definido sobre matrices simétricas definidas positivas indexado por las coordenadas de los tensores en un campo, denominado: proceso generalizado de Wishart no estacionario (NGWP). El objetivo es modelar las propiedades no estacionarias de un campo de tensores de difusión (campos de tensores con diferentes: formas, tamaños, orientaciones, FA, entre otros) empleando un kernel no estacionario construido combinando varias funciones kernel exponenciales cuadráticas (RBF). Dado que el kernel del modelo NGWP controla la evolución de las propiedades de los tensores del campo sobre el espacio, entonces al combinar varios kernel es posible que cada función describa una región particular de tensores. Los resultados del modelo generativo muestran que el NGWP es exible modelando diferentes tipos de campos tensoriales, el modelo puede generar tensores cuyas propiedades evolucionan sobre el espacio mediante transiciones suaves o fuertes como los mostrados en la sección 7.1. Además, las características de los campos generados se mantienen al evaluar los parámetros clínicos, como la FA y la MD. Por otro lado, el esquema de estimación de parámetros utilizado es capaz de dotar al modelo con valores que permiten ajustar el NGWP a campos de tensores de difusión tanto sintéticos como reales. Los resultados de la sección 7.2 muestran la convergencia de los métodos MCMC de las variables del modelo NGWP. Por último, los resultados de la interpolación de campos de tensores de difusiones presentados sobre tres tipos de campos diferentes demuestran que el NGWP es una metodología competitiva para la interpolación de campos de tensores de difusión en comparación con métodos del estado del arte. El desempeño del modelo se evalúo sobre datos sintéticos y datos reales usando la distancia de Frobenius y la distancia de Riemann como métricas de error de tensores y el MSE como medias de error de anisotropía fraccional, y difusividad media. En todos los casos el modelo NGWP, preserva la información clínica de los tensores y alcanza una precisión similar a los métodos comprados, tanto en la distancia de Frob y Riem, como en el MSE de FA y MD.

ESTADO

Concluido

FECHA DE INICIO

02/05/2017

FECHA DE FINALIZACION

02/05/2018

PRODUCTOS