Diplomová práce

Moderní metody pro analýzu obrazových dat v neuropsychiatrickém výzkumu

Modern methods for image data analysis in neuropsychiatric research

Bc. Eva Janoušová, učo 184380
Anotace

Tato práce je věnována návrhu a implementaci metod pro rozpoznávání obrazů z magnetické rezonance využitelných v diagnostice neuropsychiatrických poruch. Vstupem do implementovaných algoritmů jsou obrazy intenzit, deformací a hustoty šedé mozkové hmoty, které jsou získány při předzpracování obrazů pomocí morfometrie založené na deformacích a optimalizované morfometrie založené na voxelech. Ze vstupních …více

Abstract

This work is dedicated to the design and implementation of methods for automated recognition of magnetic resonance images in the diagnostics of neuropsychiatric disorders. The intensity images, the gray matter density images and the deformation data are processed in the implemented algorithms. The data are acquired with the use of deformation-based morphometry and optimized voxel-based morphometry …více

Klíčová slova
Rozpoznávání obrazů klasifikace centroidová metoda metoda průměrné vazby diskriminační analýza MLDA analýza hlavních komponent PCA výpočetní neuroanatomie deformace magnetická rezonance schizofrenie pattern recognition classification centroid method average linkage method discriminant analysis MLDA principal component analysis PCA computational neuroanatomy deformations magnetic resonance imaging schizophrenia.
Zadání práce
Cílem práce je navrhnout a implementovat algoritmy pro automatickou morfologickou analýzu 3-D MRI obrazů mozku využitelné při diagnostice vybraných neuropsychiatrických poruch. Podstatou výzkumu v této oblasti je snaha dosáhnout detekce anatomických abnormalit u první epizody schizofrenie na základě existujících segementací tkání v obrazech mozku a s využitím informací o prostorových transformacích MRI obrazů vzniklých při procesu lícování. Konkrétně je třeba řešit následující úkoly:
  1. Rešerši relevantní literatury z oblasti neurozobrazování, především se zaměřením na aplikací metod PCA a ICA při rozkrývání vztahu mezi morfologií a funkcí mozku.
  2. Osvojení si existujících softwarových balíků, a to zejména SPM (Statistical Parametric Mapping) a toolboxu GIFT (Group ICA of fMRI) pro Matlab.
  3. Analýzu konkrétního souboru obrazů pomocí metody oVBM nebo DBM (optimized voxel-based morphometry nebo deformation-based morphometry).
  4. Navržení metody pro vyhodnocení morfologických abnormalit nebo pro klasifikaci obrazů dle skupin vyšetřovaných subjektů a provedení analýzy v daném souboru.
Vytvořené algoritmy a modifikace existujícíh metod implementujte v prostředí MATLAB.

Vybraná literatura
  • Ashburner, J. and Friston, K. J. 2000, Voxel-Based Morphometry - The Methods, NeuroImage, vol. 11, pp. 805 -821.
  • Ashburner, J. 2007, A fast diffeomorphic image registration algorithm, NeuroImage, vol. 38, pp. 95 -113.
  • Davatzikos, C., 2004, Why voxel-based morphometric analysis should be used with great caution when characterizing group differences, Neuroimage, vol. 23, pp. 17-20.
  • Friston, K.J. et al. 2007, Statistical Parametric Mapping: The Analysis of Functional Brain Images, Elsevier, London.
  • Gaser, C. et al. 2001, Deformation-based morphometry and its relation to conventional volumetry of brain lateral ventricles in MRI, NeuroImage, vol. 13, pp. 1140-1145.
  • Gaser, C. et al. 2004, Ventricular enlargement in schizophrenia related to volume reduction of the thalamus, striatum, and superior temporal cortex, American Journal of Psychiatry, vol. 161, pp. 154 -156.
  • Kašpárek, T. et al. 2006, Hodnocení velikosti hippokampu u schizofrenie - zkušenosti z brněnské kliniky, Česká a slovenská psychiatrie, vol. 102, pp. 73-79.
  • Kašpárek, T. et al. 2007, Prefrontal But Not Temporal Gray Matter Changes in Males with First-episode Schizophrenia, Progress in Neuro-Psychopharmacology and Biological Psychiatry, vol. 31, pp. 151-157.
  • Schwarz, D. et al. 2007, A Deformable Registration Method for Automated Morphometry of MRI Brain Images in Neuropsychiatric Research, IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 26, pp. 452-461.
  • Xu,L., Groth, K.M., Pearlson, G., Schretlen, D.J., Calhoun, V.D. 2008, Source-based morphometry: The use of independent component analysis to identify gray matter differences with application to schizophrenia, Human Brain Mapping, online: http://dx.doi.org/10.1002/hbm.20540
Administrativní informace
Práce zkontrolována:
25. 5. 2010 09:32, prof. Ing. Daniel Schwarz, Ph.D., učo 195581
Plný text práce
3,5 MB / soubor PDF
Jazyk práce
čeština čeština
Termín obhajoby
16. 6. 2010
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

prof. Ing. Daniel Schwarz, Ph.D., učo 195581
IBA SpolP LF MU

Oponent

Autor posudku dosud neidentifikován.
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Přírodovědecká fakulta
Studijní program
Biologie
Obor

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.