Classification de phénomènes de diffusion de l'eau de données d'IRM de diffusion
Résumé
La compréhension des maladies neuro-dégénératives passe indubitablement par l'étude et la compréhension des autoroutes des fibres nerveuses au sein de la matière blanche du cerveau humain. À ce jour, l'imagerie par résonance magnétique de diffusion (IRMd) est le seul outil non invasif d'étude de l'architecture neuronale du cerveau humain, permettant ainsi d'avoir une meilleure appréhension de l'interaction de certaines régions du cerveau. Le problème abordé dans cet article concerne la classification de voxels d'IRMd permettant une classification des fibres nerveuses du cerveau. Dans cet article, la fonction noyau d'un Séparateur à Vaste Marge (SVM) est construite en prenant en compte le voisinage des données à classifier à l'aide de matrices de convolution optimisées par algorithme génétique. Les résultats obtenus affichent un meilleur taux de reconnaissance que ceux obtenus par les méthodes de combinaison classiques de classifieurs (agrégation, boosting).}
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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