Métodos para detección de activaciones en campos aleatorios discretos

Abstract

Las técnicas de neuroimagen funcional, desarrolladas en la década de los 80, permiten interpretar en im´agenes tomográficas los cambios cerebrales que se producen mientras el sujeto está realizando alguna actividad cognitiva. Los datos que se obtienen con estas t´ecnicas representan un problema de comparaciones múltiples (también conocido como problema de pruebas múltiples). Si se realizan n comparaciones, cada una con un nivel de significancia alpha0, entonces el nivel de significancia del experimento completo est´a dado por α =1 − (1 − α0)n . Es importante notar que, a menos de que las pruebas sean perfectamente dependientes, alpha se incrementa a medida que aumenta el número de comparaciones n. Por lo que es necesario corregir el nivel de significancia con el fin de controlar acertadamente la probabilidad de cometer uno o máS errores de tipo I en n pruebas. En esta tesis se presentan nuevos métodos que permiten detectar regiones de activación en cam¬pos aleatorios discretos, los cuales pueden ser usados para enfrentar el problema de comparaciones m´ultiples en neuroimagen. Además, se describen algunos métodos existentes que se basan en ideas de conectividad, o que combinan conectividad e intensidad, etc. Para evaluar el desempe˜no de estos algo¬ritmos, se realizan experimentos con ruido Gaussiano aditivo y con datos sint´eticos fMRI (functional Magnetic Resonance Imaging)

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