2024-03-29T11:29:33Zhttp://buleria.unileon.es/oai/requestoai:buleria.unileon.es:10612/109252020-12-10T09:01:15Zcom_10612_17col_10612_18
Escuela de Ingenierias Industrial e Informatica
Ortiz Ramón, Rafael
Valdés Hernández, María del C.
González Castro, Víctor
Makin, Stephen
Armitage, Paul A.
Aribisala, Benjamin S.
Bastin, Mark E.
Deary, Ian J.
Wardlaw, Joanna M.
Moratal, David
Ingenieria de Sistemas y Automatica
2019-06
2019-06-16T16:15:20Z
2019-06-16T16:15:20Z
2019-06-16
Computerized Medical Imaging and Graphics, 2019, vol. 74
https://doi.org/10.1016/j.compmedimag.2019.02.006
http://hdl.handle.net/10612/10925
pp. 12-24
La cuantificación diferencial de la atrofia cerebral, hiperintensidades de materia blanca (WMH) y lesiones de accidente cerebrovascular es importante en estudios de accidente cerebrovascular y demencia. Sin embargo, la presencia de lesiones de accidente cerebrovascular, generalmente se pasa por alto por los métodos de procesamiento automático de la neuroimagen y los sistemas de aprendizaje profundo de última generación, que carecen de suficientes datos anotados. Exploramos el uso de la radiómica para identificar si una resonancia magnética (RMN) del cerebro pertenece a un individuo que tuvo un derrame cerebral o no.
Las características de textura en los tejidos segmentados automática y convencionalmente, pueden ayudar a identificar la presencia de lesiones previas de accidente cerebrovascular en una resonancia magnética, y deben tenerse en cuenta en las estrategias de aprendizaje de transferencia de los sistemas de aprendizaje profundo de vanguardia.
SI
eng
Elsevier
Ingeniería de sistemas
Medicina. Salud
Análisis de texturas
Radiómica
Enfermedad de los vasos pequeños
Stroke
Identification of the presence of ischaemic stroke lesions by means of texture analysis on brain magnetic resonance images
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/openAccess