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dc.contributorEscuela de Ingenierias Industrial e Informaticaes_ES
dc.contributor.authorGonzález Castro, Víctor 
dc.contributor.authorValdés Hernández, María del C.
dc.contributor.authorArmitage, Paul A.
dc.contributor.authorWardlaw, Joanna M.
dc.contributor.otherIngenieria de Sistemas y Automaticaes_ES
dc.date2016-07
dc.date.accessioned2019-07-15T14:53:52Z
dc.date.available2019-07-15T14:53:52Z
dc.date.issued2019-07-15
dc.identifier.citation20th Conference on Medical Image Understanding and Analysis (MIUA 2016), 6-8- Julio 2016, Loughborough, UKes_ES
dc.identifier.isbn1877-0509es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10612/11018
dc.description.abstractLos espacios perivasculares (EVP) se relacionan con una cognición deficiente, depresión en la edad avanzada, enfermedad de Parkinson, inflamación, hipertensión y enfermedad de pequeños vasos cerebrales, cuando están agrandados y son visibles en imágenes de resonancia magnética (MRI). En este artículo exploramos cómo clasificar la densidad del PVS agrandado en los ganglios basales (BG) mediante la descripción de la textura de la RM cerebral estructural. La textura de la región BG se describe mediante estadísticas de primer orden y características derivadas de la matriz de co-ocurrencia, ambas computadas a partir de la imagen original y los coeficientes producidos por la transformada de wavelet discreta (WSF y WCF, respectivamente), y patrones binarios locales (LBP). Los resultados experimentales con un clasificador de Máquina de vectores de soporte (SVM) muestran que WCF logra una precisión del 80.03%.es_ES
dc.languageenges_ES
dc.subjectMedicina. Saludes_ES
dc.subject.otherCerebroes_ES
dc.subject.otherMRI (Resonancia magnética)es_ES
dc.subject.otherEspacios perivasculareses_ES
dc.subject.otherDescriptores de texturases_ES
dc.subject.otherTransformada de wavelet discretaes_ES
dc.subject.otherPatrón binario locales_ES
dc.subject.otherMáquinas de vectores soportees_ES
dc.titleTexture-based Classification for the Automatic Rating of the Perivascular Spaces in Brain MRIes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.type.otherinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES


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