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000121856 100__ $$aSierra Tome, Daniel$$uUniversidad de Zaragoza
000121856 245__ $$aVoxelMorph based Normalization in the Prediction of Stable VS Progressive MCI Conversion with Convolutional Neural Networks
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000121856 5060_ $$aAccess copy available to the general public$$fUnrestricted
000121856 5203_ $$aEl presente trabajo tiene como objetivo estudiar el efecto de la normalización en el sistema de clasificación de Spasov2019 [2] para el problema de deterioro cognitivo leve estable vs progresivo (sMCI vs pMCI), cuando esta normalización proviene de un algoritmo de deep-learning. Se ha elegido VoxelMorph [8], por ser uno de los algoritmos más utilizados como benchmark desde la introducción del deep-learning en el registro deformable de imágenes médicas. Se realizará una comparativa entre los métodos de registro difeomorfo tradicionales y VoxelMorph para este problema.
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