{"id":112341,"date":"2012-10-02T00:00:00","date_gmt":"2012-10-02T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/signal-processing-techniques-for-brain-tumour-diagnosis-from-magnetic-resonance-spectroscopy-data\/"},"modified":"2012-10-02T00:00:00","modified_gmt":"2012-10-02T00:00:00","slug":"signal-processing-techniques-for-brain-tumour-diagnosis-from-magnetic-resonance-spectroscopy-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/inteligencia-artificial\/signal-processing-techniques-for-brain-tumour-diagnosis-from-magnetic-resonance-spectroscopy-data\/","title":{"rendered":"Signal processing techniques for brain tumour diagnosis from magnetic resonance spectroscopy data"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Carlos Julio Arizmendi Pereira <\/strong><\/h2>\n<p>La evoluci\u00f3n de la gesti\u00f3n de los sistemas de salud conlleva una creciente demanda de personalizaci\u00f3n de los tratamientos por parte de los pacientes. Esta demanda es crucial en la gesti\u00f3n cl\u00ednica de patolog\u00edas como el c\u00e1ncer. La satisfacci\u00f3n de esta demanda requiere un manejo sofisticado de los sistemas de informaci\u00f3n. Una de las razones para ello es que la cantidad de datos m\u00e9dicos disponibles para el an\u00e1lisis y extracci\u00f3n de conocimiento est\u00e1 aumentando de manera exponencial, debido en parte a la aparici\u00f3n de nuevas t\u00e9cnicas para la medici\u00f3n no invasiva y la adquisici\u00f3n de datos m\u00e9dicamente relevantes. Esto ha de ser entendido como un activo valioso para los expertos en reconocimiento de patrones e inteligencia computacional. la toma de decisiones en oncolog\u00eda es una tarea sensible, y m\u00e1s a\u00fan en el \u00e1rea espec\u00edfica de diagn\u00f3stico oncol\u00f3gico de tumores cerebrales, en la que los costos directos e indirectos de un mal diagn\u00f3stico son muy altos. En este \u00e1rea, en la que la mayor\u00eda de las t\u00e9cnicas de diagn\u00f3stico han de ser no invasivas, los m\u00e9dicos pueden beneficiarse del uso de sistemas automatizados de apoyo a la decisi\u00f3n. este proyecto de tesis aborda el problema de diagn\u00f3stico de tumores cerebrales humanos en base a datos de se\u00f1ales biol\u00f3gicas obtenidas por espectroscopia de resonancia magn\u00e9tica (erm). Desarrollos recientes han demostrado la utilidad de la erm para el estudio biom\u00e9dico del tejido tumoral in vivo. Estas mediciones proporcionan un perfil bioqu\u00edmico detallado de los tejidos cerebrales analizados. la extracci\u00f3n de conocimiento a partir de este tipo de datos puede ser una tarea dif\u00edcil por diferentes razones: tanto la alta dimensionalidad de los datos, la presencia de ruido y artefactos, como la presencia de superposiciones de los picos espectrales, pueden contribuir a tal dificultad. En entornos cl\u00ednicos, estas limitaciones son a menudo amplificadas por el uso rutinario de datos adquiridos a tiempo de eco corto y con campos magn\u00e9ticos de baja intensidad. En el peor caso, esto puede dificultar la generalizaci\u00f3n del uso de erm en la pr\u00e1ctica de la radiolog\u00eda cl\u00ednica. Por otra parte, la tarea de interpretaci\u00f3n de los espectros de rm requiere una considerable experiencia por parte de un radi\u00f3logo experto. La automatizac\u00edon del an\u00e1lisis e interpretaci\u00f3n de los espectros de rm es, por tanto, de gran valor. en esta tesis, t\u00e9cnicas avanzadas de procesamiento han sido utilizadas para filtrar ruido de la se\u00f1al y extraer la informaci\u00f3n relevante de los datos disponibles de erm. Estas t\u00e9cnicas tambi\u00e9n ayudan a reducir la alta dimensionalidad de los datos mediante selecci\u00f3n y extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas. Se ha desarrollado la t\u00e9cnica de moving window variance analysis para selecci\u00f3n de caracter\u00edsticas, compar\u00e1ndola con principal component analysis, como paso previo a la clasificaci\u00f3n diagn\u00f3stica utilizando redes neuronales artificiales bayesianas y an\u00e1lisis discriminante lineal. un m\u00e9todo robusto de transformaci\u00f3n wavelet discreta ha sido usado para el pre-procesamiento de los datos correspondientes a varios tipos de tumores cerebrales. Este procedimiento produce resultados muy alentadores de clasificaci\u00f3n binaria, en particular en problemas para los que pocos resultados, si alguno, han sido publicados. finalmente, la mucho menos com\u00fan t\u00e9cnica de gaussian dissection se ha utilizado para la descomposici\u00f3n de espectros en t\u00e9rminos  de sus componentes de amplitud, desviaci\u00f3n est\u00e1ndar y coeficientes de tonos constituyentes. Estos coeficientes pueden ser asociados a metabolitos espec\u00edficos (y, por tanto, mejorar la interpretaci\u00f3n de los resultados de la clasificaci\u00f3n) con esta t\u00e9cnica se han obtenido resultados muy precisos, los cuales, una vez m\u00e1s, son de especial relevancia en los experimentos con patolog\u00edas raramente analizadas cuantitativamente en base a datos de erm.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Signal processing techniques for brain tumour diagnosis from magnetic resonance spectroscopy data<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Signal processing techniques for brain tumour diagnosis from magnetic resonance spectroscopy data <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Carlos Julio Arizmendi Pereira <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Polit\u00e9cnica de catalunya<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 10\/02\/2012<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Alfredo Vellido Alcacena<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: paulo Jorge Gomes lisboa <\/li>\n<li>Juan  Miguel Garc\u00eda g\u00f3mez (vocal)<\/li>\n<li>beatriz fabiola Giraldo giraldo (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 david Martin guerrero (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Carlos Julio Arizmendi Pereira La evoluci\u00f3n de la gesti\u00f3n de los sistemas de salud conlleva una creciente 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