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Redes bayesianas dinâmicas em imagens cerebrais multimodais

Processo: 16/02621-0
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado Direto
Vigência (Início): 01 de maio de 2016
Vigência (Término): 31 de outubro de 2016
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica
Pesquisador responsável:Carlos Dias Maciel
Beneficiário:Fernando Pasquini Santos
Supervisor no Exterior: Tamer S. Ibrahim
Instituição-sede: Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Local de pesquisa : University of Pittsburgh (Pitt), Estados Unidos  
Vinculado à bolsa:12/24272-7 - Aprendizagem estrutural de redes Bayesianas dinâmicas não-estacionárias, BP.DD
Assunto(s):Ressonância magnética   Neurociências   Sistemas dinâmicos

Resumo

A modelagem de conectividade efetiva do cérebo é uma tarefa sempre limitada pelo tamanho do modelo intencionado e os dados requeridos para o treinamento. Nos últimos anos, entretanto, avanços foram feitos em equipamentos de ressonância magnética (MRI), podendo estes obter imagens com melhores relações sinal-ruído, contraste de tecido e resolução espacial/espectral, como o equipamento de MRI de 7 tesla, na Universidade de Pittsburgh. Além disso, vários estudos sobre conectividade efetiva começaram a usar técnicas multimodais, que integram conhecimentos e dados de vários tipos diferentes de imagens; como por exemplo, o uso de MRI de difusão (DTI) auxiliando a análise de MRI funcional (fMRI). Assim, no presente projeto, redes Bayesianas dinâmicas (DBNs) com maiores dimensões serão treinadas a partir destas técnicas multimodais e melhores dados obtidos nas instalações de radiologia da Universidade de Pittsburgh. Com isso, espera-se que novas descobertas acerca do cérebro humano sejam feitas.