RT info:eu-repo/semantics/article
T1 Texture-based Classification for the Automatic Rating of the Perivascular Spaces in Brain MRI
A1 González Castro, Víctor
A1 Valdés Hernández, María del C.
A1 Armitage, Paul A.
A1 Wardlaw, Joanna M.
A2 Ingenieria de Sistemas y Automatica
K1 Medicina. Salud
K1 Cerebro
K1 MRI (Resonancia magnética)
K1 Espacios perivasculares
K1 Descriptores de texturas
K1 Transformada de wavelet discreta
K1 Patrón binario local
K1 Máquinas de vectores soporte
AB Los 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%.
SN 1877-0509
YR 2019
FD 2019-07-15
LK http://hdl.handle.net/10612/11018
UL http://hdl.handle.net/10612/11018
NO 20th Conference on Medical Image Understanding and Analysis (MIUA 2016), 6-8- Julio 2016, Loughborough, UK
DS BULERIA. Repositorio Institucional de la Universidad de León
RD 24-abr-2024