Examinando por Materia "Resting state network"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Detección automática de redes neuronales en estado de reposo a partir de componentes independientes con clasificadores neurales
    (Universidad EIA, 2011) Zuleta Escobar, Sara; Rascovsky, Simón
    RESUMEN: Este estudio presenta un método para la clasificación del componente Default Mode Network de las redes en estado de reposo por medio de las redes neuronales ART 1 (teoría de la resonancia adaptativa 1) y Mapas Autoorganizativos de Kohonen. Primero se expone en el marco de referencia los temas necesarios para el entendimiento del trabajo de grado, contando con un abordaje amplio a los tipos de redes neuronales utilizadas. Posteriormente se plantea el desarrollo del proyecto, incluyendo la población, los métodos de adquisición de las imágenes, preprocesamiento, análisis de componentes independientes y procesamiento; después de haber determinado los modelos que satisfagan el reconocimiento de patrones, se procede al entrenamiento y clasificación de los dos tipos de redes. A continuación se demuestra que los tipos de redes neuronales artificiales propuestas difieren en resultados, siendo la ART 1 reproducible para este tipo de abordajes con la certeza de la convergencia de la red para un buen entrenamiento y la red tipo Kohonen descartada por la incapacidad de diferenciar el Default Mode Network de las demás redes en estado de reposo. Finalmente se realiza una discusión en la que se hace una comparación con otros métodos encontrados en la revisión bibliográfica, se concluye acerca del proyecto y se presentan una serie de recomendaciones para futuras modificaciones.