Aplicación de la descomposición tiempo-frecuencia multinivel a fMRI para la estimación de la red de conectividad cerebral: diagnóstico de esquizofrenia

Abstract

[ES] Este proyecto implementará la descomposición tiempo-frecuencia multinivel para analizar datos de resonancia magnética funcional (fMRI) para apoyar el diagnóstico de la enfermedad de esquizofrenia (EE). La representación de la interacción entre las regiones cerebrales distribuidas se denomina red de conectividad cerebral (RCC) y cambia según el nivel del estado de la enfermedad. Por lo tanto, el objetivo principal del proyecto es estimar las RCCs que permiten discernir la actividad cerebral de pacientes con EE de la de sujetos de control normales. Se calculan varias RCCs y se mide la similitud entre ellas para seleccionar las más significativas. Las RCC de varios sujetos se comparan utilizando métodos de clasificación automáticos basados ​​en distancias de grafos y el índice de precisión de clasificación se utiliza para evaluar la calidad de los resultados, en combinación con la información clínica proporcionada por las bases de datos.

[EN] This Project will implement multilevel time-frequency decomposition to analyze data of functional magnetic resonance imaging (fMRI) for supporting the diagnosis of schizophrenia disease (SD). The representation of the interaction among distributed brain regions is called brain connectivity network (BCN) and it changes depending on the level of the disease state. Thus, the principal objective of the project is to estimate BCNs that allow the brain activity of SD patients and normal control subjects to be discerned. Several BCNs are estimated and similarity between them is measured to select the most significant ones. BCNs from several subjects are compared using automatic classification methods based on distances from graphs and the classification accuracy index is used to evaluate the quality of the results, in combination with clinical information provided by databases.