Cadre bayésien markovien pour l'estimation de la HRF et la détection des activations en IRM fonctionnel

Alexandre Janon 1, 2
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 : Dans ce mémoire, nous présentons d'abord brièvement l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle, et nous dégageons les difficultés posées par le traitement statistique automatisé des images obtenues par cette technique. Puis nous présentons quelques unes des méthodes existantes, se basant sur un modèle fixe de la HRF, pour un tel traitement. La contribution de ce mémoire consiste en la proposition d'une méthode bayésienne pour estimer la HRF et prendre en compte la corrélation spatiale des activations via un modèle markovien. Après la description de cette méthode, nous l'évaluons sur des données simulées et réelles, et nous terminons en présentant des axes possibles d'extension.
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https://hal.inria.fr/hal-00831300
Contributeur : Alexandre Janon <>
Soumis le : jeudi 6 juin 2013 - 16:29:09
Dernière modification le : mercredi 11 avril 2018 - 01:59:47
Document(s) archivé(s) le : samedi 7 septembre 2013 - 04:11:45

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  • HAL Id : hal-00831300, version 1

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Alexandre Janon. Cadre bayésien markovien pour l'estimation de la HRF et la détection des activations en IRM fonctionnel. Traitement du signal et de l'image. 2009. 〈hal-00831300〉

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