Clasificación binaria, desbalanceada y contextual de voxels asociados a series temporales
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ArticleDescription: 1 archivo (706,4 kB)Subject(s): Online resources: Summary: En este artículo se presenta un metodo computacional para clasificación de regiones 3D en función de sus características dinámicas. La clasificacion de voxels atípicos se implementa en funcion de las series temporales asociadas a los mismos. El metodo opera en clasificación binaria, clases desbalanceadas y correlacion espacial de las series asociadas a cada clase. El metodo propuesto utiliza maquinas de soporte vectorial y difusión anisotropica robusta para detectar la estructura subyacente en los datos y clasificar los voxels correspondientes en cada clase. Se presentan resultados experimentales del móetodo propuesto para datos de resonancia magnóetica funcional e imóagenes de rango.
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En este artículo se presenta un metodo computacional para clasificación de regiones 3D en función de sus características dinámicas. La clasificacion de voxels atípicos se implementa en funcion de las series temporales asociadas a los mismos. El metodo opera en clasificación binaria, clases desbalanceadas y correlacion espacial de las series asociadas a cada clase. El metodo propuesto utiliza maquinas de soporte vectorial y difusión anisotropica robusta para detectar la estructura subyacente en los datos y clasificar los voxels correspondientes en cada clase. Se presentan resultados experimentales del móetodo propuesto para datos de resonancia magnóetica funcional e imóagenes de rango.
Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (21ro : 2015 : Junín, Argentina)