VoxelMorph based Normalization in the Prediction of Stable VS Progressive MCI Conversion with Convolutional Neural Networks
DOI:
https://doi.org/10.26754/jjii3a.20227018Resumen
El presente trabajo tiene como objetivo estudiar el efecto de la normalización en el sistema de clasificación de Spasov2019 [2] para el problema de deterioro cognitivo leve estable vs progresivo (sMCI vs pMCI), cuando esta normalización proviene de un algoritmo de deep-learning. Se ha elegido VoxelMorph [8], por ser uno de los algoritmos más utilizados como benchmark desde la introducción del deep-learning en el registro deformable de imágenes médicas. Se realizará una comparativa entre los métodos de registro difeomorfo tradicionales y VoxelMorph para este problema.
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Publicado
2022-07-18
Cómo citar
Sierra Tome, D., Júlvez, U. R., Hernández, M., & Mayordomo, E. (2022). VoxelMorph based Normalization in the Prediction of Stable VS Progressive MCI Conversion with Convolutional Neural Networks. Jornada De Jóvenes Investigadores Del I3A, 10. https://doi.org/10.26754/jjii3a.20227018
Número
Sección
Artículos (Tecnologías de la Información y las Comunicaciones)