Detección automática de redes neuronales en estado de reposo a partir de componentes independientes con clasificadores neurales

Zuleta Escobar, Sara

Publicación:
Detección automática de redes neuronales en estado de reposo a partir de componentes independientes con clasificadores neurales

dc.contributor.advisor	Rascovsky, Simón
dc.contributor.author	Zuleta Escobar, Sara
dc.date.accessioned	2023-08-28T18:39:09Z
dc.date.available	2023-08-28T18:39:09Z
dc.date.issued	2011
dc.description	57 páginas
dc.description.abstract	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.	spa
dc.description.abstract	ABSTRACT: This study presents a method for the classification of the Default Mode Network component of resting state networks using neurals networks: ART 1 (based on adaptive resonance theory) and Kohonen's Self Organizing Maps. First discussed in the framework the necessary topics for the understanding of the thesis, with a comprehensive approach to the types of neural networks used. Subsequently, proposes the development of the project, including population, methods of image acquisition, preprocessing, independent component analysis and processing, after having determined the models that satisfy the recognition of patterns, we proceed to the training and classification two types of networks. Below it is shown that the types of artificial neural networks proposals differ in results: the ART 1 can be reproduced for such approaches with the certainty of convergence of the network for a good training and Kohonen network has not the capability of differentiate the Default Mode Network of the others resting state networks. Finally a discussion is conducted in which a comparison with other methods found in the literature review, we conclude about the project and presents a series of recommendations for future modifications.	eng
dc.description.degreelevel	Pregrado
dc.description.degreename	Ingeniero (a) Biomédico (a)
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.uri	https://repository.eia.edu.co/handle/11190/6125
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad EIA
dc.publisher.faculty	Escuela de Ciencias de la Vida
dc.publisher.place	Envigado (Antioquia, Colombia)
dc.publisher.program	Ingeniería Biomédica
dc.rights	Derechos Reservados - Universidad EIA, 2011
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.license	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.proposal	Análisis de componentes independientes	spa
dc.subject.proposal	Red en estado de reposo	spa
dc.subject.proposal	Red neuronal	spa
dc.subject.proposal	Resonancia magnética neurofuncional.	spa
dc.subject.proposal	Functional magnetic resonance imaging	eng
dc.subject.proposal	Independent component analysis	eng
dc.subject.proposal	Neuronal network	eng
dc.subject.proposal	Resting state network	eng
dc.title	Detección automática de redes neuronales en estado de reposo a partir de componentes independientes con clasificadores neurales
dc.type	Trabajo de grado - Pregrado
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversion	http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.content	Text
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.redcol	http://purl.org/redcol/resource_type/TP
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dspace.entity.type	Publication