Estudio de métodos basados en redes de conectividad cerebral estimadas en imágenes de resonancia magnética

Abstract

El hecho de tener imágenes obtenidas por máquinas de resonancia magnética que ilustran el funcionamiento del cerebro humano nos da la posibilidad de cuantificar por métodos estadísticos su funcionamiento, a través del procesado de dichas imágenes. Por anatomía el cerebro está particionado en regiones y su actividad psicomotora está relacionada con la interacción entre esas regiones creándose una red ¿ la red cerebral. Con la teoría de grafos, aplicando distintas técnicas podemos tener la posibilidad de clasificar sujetos con redes de conectividad con padrones diferentes permitiéndonos discriminar sujetos con cierta deficiencia cognitiva de sujetos sanos. En este trabajo, aplicamos la técnica de kernel de las subredes para cada una de dos redes cerebrales en comparación a través de la máquina de vector de soporte. Para ello trabajamos con una muestra representativa de sujetos sanos y con esquizofrenia para el entrenamiento del clasificador.

The fact of having images obtained by magnetic resonance imaging that illustrate the functioning of the human brain gives us the possibility of quantifying its operation by statistical methods, through the processing of those images. Anatomically the brain is partitioned into regions and its psychomotor activity is related to the interaction between those regions creating a network - the brain network. Through the graph theory, applying different techniques we can have the possibility of classifying subjects with connectivity networks with different standards allowing us to discriminate subjects with certain cognitive deficiency of healthy subjects. In this paper, we apply the kernel technique for the subnetworks of each of two brain networks in comparison through the support vector machine. For that, we work with a representative sample of healthy subjects and with schizophrenia for the training of the classifier.