Sélection de variables dans un cadre Bayésien de traitement de données d'IRM fonctionnelle

Christine Bakhous 1, * Florence Forbes 1, * Thomas Vincent 1, 2 Lotfi Chaari 1, * Michel Dojat 3, * Philippe Ciuciu 2
* Auteur correspondant
1 MISTIS - Modelling and Inference of Complex and Structured Stochastic Systems
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LJK - Laboratoire Jean Kuntzmann, INPG - Institut National Polytechnique de Grenoble
Résumé : Le modèle génératif bilinéaire est l'un des cadres utilisés dans l'analyse bayésienne des données d'Imagerie par Résonance Magnétique fonctionnelle (IRMf). De manière standard, cette analyse suppose que le cerveau entier peut être activé par tous les types de stimuli (visuel, auditif, etc.). Cependant la spécialisation fonctionnelle des régions cér ébrales montre que l'activité d'une r égion n'est due qu' a certains types de stimuli. La prise en compte de stimuli non pertinents dans l'analyse, peut dégrader les résultats. Afin de faire face à ce problème nous proposons, dans un cadre de Détection-Estimation Conjointe (DEC), une procédure de sélection de variables permettant de prendre en compte cette pertinence (en terme d'activation evoquée) et de sélectionner automatiquement les types de stimuli activant significativement la région cérébrale en question. Les performances de cette approche sont illustrées sur données réelles.
Type de document :
Communication dans un congrès
44e Journées de Statistique, May 2012, Bruxelles, Belgique. 2012
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https://hal.inria.fr/hal-00780088
Contributeur : Florence Forbes <>
Soumis le : mercredi 23 janvier 2013 - 11:12:01
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 01:48:43

Identifiants

  • HAL Id : hal-00780088, version 1

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Christine Bakhous, Florence Forbes, Thomas Vincent, Lotfi Chaari, Michel Dojat, et al.. Sélection de variables dans un cadre Bayésien de traitement de données d'IRM fonctionnelle. 44e Journées de Statistique, May 2012, Bruxelles, Belgique. 2012. 〈hal-00780088〉

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