Raquel Montes Díez , Alicia Quirós
Estamos interesados en analizar datos de imagenes de resonancia magnetica funcional (fMRI) para la deteccion de actividad en el cerebro. Un experimento de fMRI es una serie de imagenes obtenidas en el tiempo bajo dos condiciones diferentes: actividad y reposo. Las regiones activadas son detectadas mediante la observacion del nivel de magnetizacion de la sangre debida a la respuesta hemodinamica. Es por esto que la estimacion de la respuesta hemodinamica juega un papel fundamental en la deteccion de actividad cerebral en datos de fMRI. Proponemos el uso de modelos de funcion de transferencia, dentro de un marco bayesiano, para estimar la respuesta hemodinamica. Estudiamos el comportamiento de dichos modelos ante diferentes tipos de curvas y niveles de ruido a traves de simulaciones, para dise~nar un modelo adecuado para el tipo de datos que nos ocupa. Por medio de datos provenientes de experimentos reales de fMRI veri camos la aplicabilidad de esta clase de modelos.
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