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TítuloComparação de análises estruturais (Volumetria, Espessura Cortical, e Voxel based Morphometry) em Neuroimagem
Autor(es)Magalhães, André Nogueira
Orientador(es)Alves, Victor
Soares, José
Data2013
Resumo(s)Os estudos relacionados com a neuroimagem têm assumido nos últimos anos grande importância por parte da comunidade médica e científica. O aumento da esperança média de vida faz com que se registem cada vez mais doenças do cérebro, das quais as demências e as doenças degenerativas têm assumido especial importância. Na tentativa de perceber quais as alterações anatómicas registadas no cérebro com a idade e aquando do surgimento destas patologias começaram a ser realizados estudos estruturais a este onde a Ressonância Magnética tem-se demonstrado como principal ferramenta para este estudo. Atualmente existem diversas técnicas que possibilitam o estudo estrutural e anatómico do cérebro todavia ainda não existe nenhuma técnica que possibilite o estudo integral de todas as características estruturais do cérebro; no entanto a medição da espessura cortical, volumetria e morfometria baseada em vóxel têm assumido especial preponderância no estudo destas características. O objetivo principal do presente trabalho consistiu em efetuar uma análise por regiões e por vóxeis de forma a perceber quais as regiões cerebrais que eram mais afetadas com a idade no estudo da volumetria, espessura cortical e da área, para isto foram utilizados um método convencional, e o GLMfit para a análise por regiões e o QDEC e o SPM8 para o estudo por vóxeis. Para se poder efetuar os estudos referidos anteriormente foi necessário pré-processar todos os dados em estudo através da utilização da aplicação Freesurfer que possibilitou a correção de pequenos erros originados durante a aquisição das imagens. Com esta dissertação conclui-se que os métodos utilizados para a deteção do comportamento das variáveis em estudo nas análises por regiões se demonstram coerentes entre si e entre os dados bibliográficos consultados, todavia na análise por vóxeis as conclusões não foram tão lineares sendo mesmo impossível efetuar uma comparação entre esses métodos, pois os resultados obtidos foram totalmente distintos.
Studies of neuroimaging have assumed great importance in recent years by the medical and scientific community. The increase in life expectancy increases also the number of brain desease, including dementia and degenerative diseases with particular importance. In order to understand the anatomical alterations caused by aging and these diseases, structural Magnetic Resonance Imaging has proven to be a valuable tool for . Currently there are several techniques that enable structural and anatomical study of the brain However there is still no technique that enables the comprehensive study of all the structural features of the brain, however cortical thickness, volumetric and voxel-based morphometry measurements have assumed particular preponderance in study of these topics. The main objective of this study was to perform an analysis by region and voxel in order to understand which brain regions were affected with aging in term of volumes, cortical thickness and area, so for that were used for a conventional method, and GLMfit for analysis by regions and QDEC and SPM8 for study by voxels. In order to make the studies described above, it was necessary to pre-process all the data in the study by using the FreeSurfer application that enabled the correction of minor errors originated during image acquisition. With this thesis it is possible to conclude that the methods used for the detection of the variables behavior under study are coherent among them and according to the literature, however in the analysis by voxels the findings were not as linear as expected and it was even impossible to performe a comparison between these methods once the results were completely different.
TipomasterThesis
DescriçãoDissertação de mestrado integrado em Engenharia Biomédica (área de especialização em Informática Médica)
URIhttp://hdl.handle.net/1822/27793
AcessoopenAccess
Aparece nas coleções:BUM - Dissertações de Mestrado Integrado
DI - Dissertações de Mestrado

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