Introducción al análisis de imágenes de resonancia magnética funcional en estado de reposo

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2015-01

Profesor Guía

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Universidad de Valparaíso

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Departamento o Escuela

Escuela de Ingenieria Civil Biomedica

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Nuestro cerebro gestiona todas nuestras actividades, pensamiento e ideas, lo que es vital para nuestro desarrollo como personas, antes se pensaba que cada estructura de nuestro encéfalo estaba destinada a una tarea en específico, pero hoy se entiende que es un conjunto de ellas. El análisis de imágenes de resonancia magnética en estado de reposo nos permite encontrar este conjunto de estructuras, que serán llamadas redes en estado de reposo, esta técnica ha tomado una importante relevancia en la última década al poder extraer información de nuestro cerebro de forma no invasiva ofreciendo apoyo clínico en el diagnóstico de enfermedades neurológica y mentales , este informe describe la resonancia magnética funcional en estado de reposo desde sus orígenes hasta las investigaciones en la actualidad, las técnicas más utilizadas como análisis de correlación basado en semilla y análisis de componentes independientes, a través de estos métodos se logró corroborar tres redes en modo defecto, donde se logró obtener mejores resultados a través del análisis de componentes independientes , porque describe de forma más clara las redes por defecto en un volumen de datos, pero el análisis de correlación basado en semilla tiene una ventaja que es responder a una pregunta inmediata al poder evaluar una red a la vez, también se encuentra una descripción detalla de la utilización de los toolbox gratuitos disponibles para Matlab, que se utilizarán para encontrar las redes en estado de reposo más comunes, para así facilitar el aprendizaje a los nuevos investigadores y estudiantes, estos podrán entrar rápidamente en el tema y realizar sus propias investigaciones. Se describen las dos técnicas antes mencionadas en el análisis de fMRI Estado de reposo, cada una con sus ventajas y desventajas donde el lector podrá escoger según sus necesidades el método más adecuado.

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ANALISIS DE DATOS, MATERIAL VISUAL

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