부산대학교 도서관

Esta tesis se centra en el desarrollo de métodos novedosos y totalmente automatizados para la detección de nuevas lesiones de esclerosis múltiple en la resonancia magnética longitudinal del cerebro. Primero, propusimos un marco totalmente automatizado basado en la regresión logística para la detección y segmentación de nuevas lesiones T2-w. El marco se basaba en la sustracción de intensidad y el campo de deformación (DF). En segundo lugar, propusimos un enfoque de red neuronal totalmente convolucional para detectar nuevas lesiones T2-w en imágenes de resonancia magnética del cerebro longitudinal. El modelo se entrenó de extremo a extremo y aprendió simultáneamente tanto los DF como las nuevas lesiones T2-w. Por último, propusimos un enfoque basado en el aprendizaje profundo para la síntesis de las lesiones de la EM, a fin de mejorar el rendimiento de la detección y la segmentación de las lesiones tanto en el análisis transversal como en el longitudinal