Method for automatic selection of spectra of interest in multi-voxel magnetic resonance spectroscopy

dc.creatorPereira, Danilo Rodrigues, 1984-
dc.date2017
dc.date2017-02-13T00:00:00Z
dc.date2017-06-28T17:41:48Z
dc.date2017-06-28T17:41:48Z
dc.date.accessioned2018-03-29T03:03:27Z
dc.date.available2018-03-29T03:03:27Z
dc.identifierPEREIRA, Danilo Rodrigues. Método para seleção automática de espectros de interesse em espectroscopia multi-voxel por ressonância magnética. 2017. 1 recurso online ( 66 p.). Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP.
dc.identifierhttp://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/322339
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/1325456
dc.descriptionOrientador: Leticia Rittner
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
dc.descriptionResumo: A espectroscopia por ressonância magnética (MRS), apesar de ser uma técnica recente, vem sendo bastante utilizada para estudar alterações metabólicas em tumores cerebrais e outras doenças do cérebro em geral. Porém ainda não existem métodos que explorem bem as informações contidas na região da imagem de ressonância magnética de onde o conjunto de espectros foi adquirido. Conhecer essas informações é importante, pois permite que a quantificação dos metabólitos seja mais precisa. O presente trabalho tem como objetivo apresentar um método capaz de analisar a região da imagem de ressonância magnética de onde foi coletado o conjunto de espectros, identificando os tipos de tecidos: substância branca (WM - White matter), substância cinzenta (GM - Gray matter) e fluido cerebroespinal (CSF - Cerebrospinal fluid) e/ou estrutura cerebral (hipocampo, corpo caloso, etc.), nela contidos e, posteriormente, possibilitar a seleção de um subconjunto de espectros de interesse. Essa abordagem torna possível analisar melhor os dados adquiridos através da técnica de MRSI, agrupando espectros provenientes de regiões semelhantes, como tecidos (GM, WM e CSF) ou estruturas (estruturas cerebrais, tumores ou lesões). A partir deste agrupamento é possível criar subconjuntos de espectros de interesse e realizar a quantificação dos metabólitos em cada um dos espectros isoladamente ou todos os espectros do subconjunto
dc.descriptionAbstract: Magnetic Resonance Spectroscopy (MRS) although a recent technique, has been widely used to study metabolic changes in brain tumors and other diseases of the brain in general. Currently there are no good methods that exploit the information contained in the region of the magnetic resonance image, from where the set of spectra was acquired. This information is important to allow a more accurate quantification of metabolites. This study aims to present a method to analyze the region of the magnetic resonance image from where the set of spectra was collected, identifying the types of tissue (white matter, gray matter and cerebrospinal fluid) and/or brain structure (hippocampus, corpus callosum, etc.) contained, and consequently allowing the selection of a set of the spectra of interest. This approach makes it possible to better analyze the data acquired through the MRSI, grouping spectra from similar regions, such as tissues (GM, WM and CSF) or structures (brain structures, tumors or lesions). From this grouping it is possible to create subsets of spectra of interest and execute the quantification of the metabolites in each spectrum alone or in all the spectra of the subset
dc.descriptionMestrado
dc.descriptionEngenharia de Computação
dc.descriptionMestre em Engenharia Elétrica
dc.format1 recurso online ( 66 p.) : il., digital, arquivo PDF.
dc.formatapplication/pdf
dc.publisher[s.n.]
dc.relationRequisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDF
dc.subjectEspectroscopia de prótons por ressonância magnética
dc.subjectEspectroscopia de ressonância magnética nuclear
dc.subjectImagem por ressônancia magnética
dc.subjectPython (Linguagem de programação de computador)
dc.subjectProton magnetic resonance spectroscopy
dc.subjectNuclear magnetic resonance spectroscopy
dc.subjectMagnetic resonance imaging
dc.subjectPython (Computer programming language)
dc.titleMétodo para seleção automática de espectros de interesse em espectroscopia multi-voxel por ressonância magnética
dc.titleMethod for automatic selection of spectra of interest in multi-voxel magnetic resonance spectroscopy
dc.typeTesis


Este ítem pertenece a la siguiente institución