PI161-5-5Salpat : patrones basados en saliencia para imágenes de resonancia magnética cerebral

Los modelos de atención visual buscan emular el desempeño Sistemas Visual Humano en la selección de características relevantes para procesamiento visual eficiente sobre una escena. Como resultado los mapas de saliencia visual resaltan patrones visuales sobre una imagen, posiblemente asociado con objetos o conceptos específicos. En el análisis de imágenes médicas esto permite a un radiólogo o un experto clínico enfocar su atención en anomalías o patrones específicos que podrían sugerir la presencia de una patología. Nuestro estudio presenta una exploración inicial del efecto de los modelos de saliencia visual en la extracción de patrones relevantes asociados a patologías, adecuados para la clasificación de imágenes de resonancia magnética MRI de pacientes de control y pacientes con probable Alzheimer. Ajustando los modelos de saliencia para su operación en imágenes médicas, combinando este proceso con una clasificación usando Support Vector Machine SVM.Computational visual attention models aim to emulate the Human Visual System performance in selecting relevant features for efficient visual scene processing. As a result, visual saliency maps highlights relevant visual patterns in an image, possibly associated with objects or specific concepts. In the analysis of medical images, this allows the radiologist or clinical expert to focus the attention on image anormalities or specific patterns that could suggest the presence of a pathology. This work presents the exploration of the effect of visual saliency models in the extraction of pathology-related relevant patterns, suitable for classification of Magnetic Resonance images of normal controls and probable Alzheimer s disease patients. By adjusting the saliency models to work on medical images, and combining this process with a Support Vector Machine for classification process.Magíster en Ingeniería de Sistemas y ComputaciónMaestrí