Resumen

El análisis de redes cerebrales mediante resonancia magnética funcional (fMRI) es una técnica muy utilizada. El primer paso del análisis de redes cerebrales en fMRI es detectar las regiones de interés (ROI). Las señales de estas ROI se utilizan entonces para evaluar las redes neuronales y cuantificar la dinámica neuronal. Los dos métodos principales para identificar las ROIs se basan en el registro del atlas cerebral y en el clustering. Este trabajo propone un método bioinspirado que combina ambos paradigmas. El método, denominado HAnt, consiste en un clustering anatómico de la señal seguido de un paso de clustering de hormigas. El método se evalúa empíricamente en experimentos in silico e in vivo. Los resultados muestran un rendimiento significativamente mejor del enfoque propuesto en comparación con otras parcelaciones cerebrales obtenidas mediante estrategias puramente basadas en el clustering o parcelaciones basadas en atlas.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Algoritmo genético Neurociencia Cognitiva Neurofisiología
• Subjects:Biotechnology Data mining Genetic algorithm Cognitive Neuroscience Neurophysiology
• Palabras claves:análisis de redes cerebrales, roi, registro del atlas cerebral, paso de clustering de hormigas, imágenes de resonancia magnética, paso del cerebro, región de interés, mejor rendimiento, dinámica neuronal, parcelación cerebral
• Keywords:brain network analysis, roi, brain atlas registration, ant clustering step, magnetic resonance imaging, step of brain, region of interest, better performance, neuronal dynamic, brain parcellation