Ressonância magnética funcional com filtragem pela difusão anisotrópica robusta.

Análise Monoespectral De Imagens Funcionais De Ressonância Magnética Utilizando Mapas Auto-Organizados De Kohonen

“…Se esse desvio estiver fora de um determinado intervalo de confiança de probabilidade P c , o pixel correspondenteà posição u no mapa binário de ativação f b : S → {0, 1} assume f b (u) = 1 eé considerado ativado; caso contrário, f b (u) = 0 e o pixel correspondenteé considerado não-ativado (Giacomantone, 2005).…”

“…Nestes casos, pode-se aplicar o filtro da moda sobre o mapa f b para eliminar as falsas detecções, gerando o mapa de ativação filtrado f b : S → {0, 1}. Para avaliar qualitativamente asáreas detectadasé comum compor uma imagem temática a partir da superposição do mapa binário de ativação sobre a imagem anatômica correspondente, rotulando asáreas ativadas com uma cor pré-definida, que recebe o nome de marcador (Malinen et al, 2007;Giacomantone, 2005).…”

“…As imagens fMRI são adquiridas utilizando a seqüência Eco-Planar de Aquisição de Imagens (Echo Planar Imaging sequence, EPI) e a técnica BOLD, que exploram tanto a propriedade diamagnética da oxi-hemoglobina quanto a propriedade paramagnética da desoxi-hemoglobina como um mecanismo de contraste natural (Giacomantone, 2005), elevando o sinal nos voxels tipicamente de 1% a 5% em tomógrafos de 1.5 T (Malinen et al, 2007;Bartsch et al, 2007;Haacke et al, 1999;Maldjian et al, 1999), produzindo artefatos na imagem resultante (Haacke et al, 1999).…”

“…Nas etapas de aquisição sob estímulo e sem estímulo são adquiridas todas as imagens para reconstrução do volume cerebral, sendo que, na aquisição sob estímulo, o voluntário está sob o experimento de interesse, enquanto na aquisição sem estímulo as imagens são adquiridas quando o voluntário se encontra em repouso. As imagens são adquiridas em quantidade suficiente para melhorar a relação sinal-ruído e portanto facilitar a detecção estatística das regiões com atividade neural relevante, chamadas aqui simplesmente de regiões ativadas (Fair et al, 2007;Giacomantone, 2005).…”

Discriminating brain activated area and predicting the stimuli performed using artificial neural network

“…The first one is paramagnetic, so it is able to be attracted by a magnetic field. The second one is diamagnetic, namely, is slightly repelled by a magnetic field and does not retain the magnetic properties once the external field is removed (GIACOMANTONE, 2005;ERCC, 2007). One example of contrast imaging is the Blood Oxygen Level Dependent effect which the acroname is BOLD, in which the presence of oxyhemoglobin in a tissue produces a difference of susceptibility between the tissue and the neighboring area, that is, regions with high concentrations of oxyhemoglobin (tissue) provide brighter image than regions with low concentration -neighboring area (AMARO;BARKER, 2006).…”