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dc.contributor.advisorTordesillas Gutiérrez, Diana 
dc.contributor.advisorBarreiro Vilas, Rita Belén 
dc.contributor.authorGarcía González, María del Carmen
dc.contributor.otherUniversidad de Cantabriaes_ES
dc.date.accessioned2019-05-28T12:21:23Z
dc.date.available2019-05-28T12:21:23Z
dc.date.issued2018-10
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10902/16281
dc.description.abstractRESUMEN: En el presente trabajo se presenta el desarrollo de un análisis longitudinal con la implementación de modelos lineales mixtos, con el objetivo de encontrar el modelo que mejor describa la variable de respuesta de interés. Se analizaron datos de grosores corticales cerebrales en dos grupos de estudio: individuos en sus fases iniciales de psicosis (pacientes) e individuos sanos (controles), recolectados durante 15 años en diferentes puntos temporales. La información de los valores numéricos de los grosores corticales se extrajo de imágenes potenciadas en T1, obtenidas con la técnica de resonancia magnética. Su análisis se llevó a cabo utilizando Freesurfer un programa de análisis de neuroimágenes. Se implementó el lenguaje de programación en R como herramienta estadística para el análisis de los modelos lineales mixtos. Se evaluaron tres modelos encontrándose que el mejor fue el que toma en consideración la variabilidad existente entre cada individuo con respecto a su grosor cortical inicial (efecto aleatorio), a este modelo se le nombró M2.es_ES
dc.description.abstractABSTRACT: In this work we present the development of a longitudinal analysis with the implementation of mixed linear models, in order to find the model that best describes the response variable of interest. Cerebral cortical thickness data were analyzed in two study groups: subjects with initial phases of psychosis (patients) and healthy subjects (controls), collected over 15 years. The information of the numerical values of the cortical thickness was extracted from T1-weighted images obtained with the magnetic resonance technique. Their analysis was carried out using Freesurfer a neuroimaging analysis program. The programming language was implemented in R for the achievement of the analysis of mixed linear models. Three models were evaluated, finding that the best takes into account the variability existing between each individual with respect to their initial cortical thickness (random effect), this model was named M2.es_ES
dc.format.extent48 páginases_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.subject.otherModelos lineales mixtoses_ES
dc.subject.otherNeuroimagenes_ES
dc.subject.otherEfectos fijoses_ES
dc.subject.otherEfectos aleatorioses_ES
dc.subject.otherFreesurferes_ES
dc.subject.otherRes_ES
dc.subject.otherMRIes_ES
dc.subject.otherMixed linear modelses_ES
dc.subject.otherNeuroimaginges_ES
dc.subject.otherRandoms effectses_ES
dc.subject.otherFixed effectses_ES
dc.titleAnálisis longitudinal de imágenes de resonancia magnéticaes_ES
dc.title.alternativeLongitudinal analysis of magnetic resonance imageses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.rights.accessRightsopenAccesses_ES
dc.description.degreeMáster en Física, Instrumentación y Medio Ambientees_ES


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