Clasificación binaria, desbalanceada y contextual de voxels asociados a series temporales

En este artículo se presenta un método computacional para clasificación de regiones 3D en función de sus características dinámicas. La clasificación de voxels atípicos se implementa en función de las series temporales asociadas a los mismos. El método opera en clasificación binaria, clases desbalanceadas y correlación espacial de las series asociadas a cada clase. El método propuesto utiliza máquinas de soporte vectorial y difusión anisotrópica robusta para detectar la estructura subyacente en los datos y clasificar los voxels correspondientes en cada clase. Se presentan resultados experimentales del método propuesto para datos de resonancia magnética funcional e imágenes de rango.VI Workshop Procesamiento de Señales y Sistemas de Tiempo Real (WPSTR)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Clasificación binaria, desbalanceada y contextual de voxels asociados a series temporales

En este artículo se presenta un método computacional para clasificación de regiones 3D en función de sus características dinámicas. La clasificación de voxels atípicos se implementa en función de las series temporales asociadas a los mismos. El método opera en clasificación binaria, clases desbalanceadas y correlación espacial de las series asociadas a cada clase. El método propuesto utiliza máquinas de soporte vectorial y difusión anisotrópica robusta para detectar la estructura subyacente en los datos y clasificar los voxels correspondientes en cada clase. Se presentan resultados experimentales del método propuesto para datos de resonancia magnética funcional e imágenes de rango.VI Workshop Procesamiento de Señales y Sistemas de Tiempo Real (WPSTR)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Diffuse outlier time series detection technique for functional magnetic resonance imaging

We propose a new support vector machine (SVM) based method that improves the time series classi cation in magnetic resonance imaging (fMRI). We exploit the robust anisotropic di usion (RAD) technique to increase the classi cation performance of the one class support vector machine by taking into account the hypothesis of spatial relationship between active voxels. The proposed method was called Di use One Class Support Vector Machine (DOCSVM). DOCSVM method treats activated voxels as outliers and applies one class support vector machine to generate an activation map and RAD to include the neighborhood hypothesis, improving the classi cation and reducing the iteration steps with respect to RADSPM. We give a brief review of the main methods, present receiver operating characteristic (ROC) results and conclude suggesting further research alternatives.Presentado en el I Workshop Procesamiento de señales y Sistemas de Tiempo Real (WPSTR)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Clasificación binaria, desbalanceada y contextual de voxels asociados a series temporales

En este artículo se presenta un método computacional para clasificación de regiones 3D en función de sus características dinámicas. La clasificación de voxels atípicos se implementa en función de las series temporales asociadas a los mismos. El método opera en clasificación binaria, clases desbalanceadas y correlación espacial de las series asociadas a cada clase. El método propuesto utiliza máquinas de soporte vectorial y difusión anisotrópica robusta para detectar la estructura subyacente en los datos y clasificar los voxels correspondientes en cada clase. Se presentan resultados experimentales del método propuesto para datos de resonancia magnética funcional e imágenes de rango.VI Workshop Procesamiento de Señales y Sistemas de Tiempo Real (WPSTR)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Towards a Faster Randomized Parcellation Based Inference

International audienceIn neuroimaging, multi-subject statistical analysis is an essential step, as it makes it possible to draw conclusions for the population under study. However, the lack of power in neuroimaging studies combined with the lack of stability and sensitivity of voxel-based methods may lead to non-reproducible results. A method designed to tackle this problem is Randomized Parcellation-Based Inference (RPBI), which has shown good empirical performance. Nevertheless, the use of an agglomerative clustering algorithm proposed in the initial RPBI formulation to build the parcellations entails a large computation cost. In this paper, we explore two strategies to speedup RPBI: Firstly, we use a fast clustering algorithm called Recursive Nearest Agglomeration (ReNA), to find the parcellations. Secondly, we consider the aggregation of p-values over multiple parcellations to avoid a permutation test. We evaluate their the computation time, as well as their recovery performance. As a main conclusion, we advocate the use of (permuted) RPBI with ReNA, as it yields very fast models, while keeping the performance of slower methods

Detección de áreas de interés bajo la hipótesis de relación espacial de voxels activados en fMRI

Las imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI) utilizan una serie de imágenes de resonancia magnética para mapear de forma no invasiva las áreas de actividad neuronal aumentada del cerebro humano. La baja relación señal a ruido (SNR) de las imágenes funcionales, hace necesario el uso de técnicas de procesamiento de imágenes específicas, para la detección de regiones correlacionadas con la respuesta a un estímulo determinado. En este artículo se presenta un método alternativo para segmentar regiones activadas en imágenes de fMRI. Se propone abordar el problema en dos etapas de clasificación, una no supervisada y una segunda etapa supervisada. El método propuesto utiliza máquinas de soporte vectorial (SVM) y difusión anisotrópica (DA) para la generación de patrones de entrenamiento, y SVM para la clasificación de regiones activadas. La aplicación del método propuesto permite incluir valiosa información con respecto a la interrelación entre las series temporales correspondientes a cada elemento de volumen (v oxel) en un espacio 3-D.V Workshop Procesamiento de Señales y Sistemas de Tiempo RealRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Detección de áreas de interés bajo la hipótesis de relación espacial de voxels activados en fMRI

Las imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI) utilizan una serie de imágenes de resonancia magnética para mapear de forma no invasiva las áreas de actividad neuronal aumentada del cerebro humano. La baja relación señal a ruido (SNR) de las imágenes funcionales, hace necesario el uso de técnicas de procesamiento de imágenes específicas, para la detección de regiones correlacionadas con la respuesta a un estímulo determinado. En este artículo se presenta un método alternativo para segmentar regiones activadas en imágenes de fMRI. Se propone abordar el problema en dos etapas de clasificación, una no supervisada y una segunda etapa supervisada. El método propuesto utiliza máquinas de soporte vectorial (SVM) y difusión anisotrópica (DA) para la generación de patrones de entrenamiento, y SVM para la clasificación de regiones activadas. La aplicación del método propuesto permite incluir valiosa información con respecto a la interrelación entre las series temporales correspondientes a cada elemento de volumen (v oxel) en un espacio 3-D.V Workshop Procesamiento de Señales y Sistemas de Tiempo RealRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Generalized ellipsoids and anisotropic filtering for segmentation improvement in 3D medical imaging

Deformable models have demonstrated to be very useful techniques for image segmentation. However, they present several weak points. Two of the main problems with deformable models are the following: (1) results are often dependent on the initial model location, and (2) the generation of image potentials is very sensitive to noise. Modeling and preprocessing methods presented in this paper contribute to solve these problems. We propose an initialization tool to obtain a good approximation to global shape and location of a given object into a 3D image. We also introduce a novel technique for corner preserving anisotropic diffusion filtering to improve contrast and corner measures. This is useful for both guiding initialization (global shape) and subsequent deformation for fine tuning (local shape).This work was supported by the Spanish Government and the Xunta de Galicia by projects TIC2000-0399-C02-02 and PGIDT99PXI20606B, respectively.2005-04-01S

Anisotropic 2D and 3D averaging of fMRI signals

A novel method for denoising functional MRI temporal signals is presented in this note. The method is based on progressively enhancing the temporal signal by means of adaptive anisotropic spatial averaging. This average is based on a new metric here proposed for comparing temporal signals corresponding to active fMRI regions. Examples are presented both for simulated and real two and three dimensional data. The software implementing the proposed technique is publicly available for the research community. Keywords--- Functional MRI, anisotropic averaging, Fourier spectrum, signal metrics. I. Introduction Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) is the most significant and revolutionary advance in MRI in recent years, e.g., [1], [2], [3]. This technique uses MRI to non-invasively map areas of increased neuronal activity in the human brain without the use of an exogenous contrast agent. The majority of fMRI experiments are based on the blood oxygenation level dependent (BOLD) contr..

Computer Science & Technology Series : XVI Argentine Congress of Computer Science - Selected papers

CACIC’10 was the sixteenth Congress in the CACIC series. It was organized by the School of Computer Science of the University of Moron. The Congress included 10 Workshops with 104 accepted papers, 1 main Conference, 4 invited tutorials, different meetings related with Computer Science Education (Professors, PhD students, Curricula) and an International School with 5 courses. (http://www.cacic2010.edu.ar/). CACIC 2010 was organized following the traditional Congress format, with 10 Workshops covering a diversity of dimensions of Computer Science Research. Each topic was supervised by a committee of three chairs of different Universities. The call for papers attracted a total of 195 submissions. An average of 2.6 review reports were collected for each paper, for a grand total of 507 review reports that involved about 300 different reviewers. A total of 104 full papers were accepted and 20 of them were selected for this book.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI