doi:10.26754/jjii3a.20227018deuSierra Tome, DanielJúlvez, Ubaldo RamónHernández, MónicaMayordomo, ElviraVoxelMorph based Normalization in the Prediction of Stable VS Progressive MCI Conversion with Convolutional Neural NetworksART-2022-132142El 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.2022http://zaguan.unizar.es/record/12185610.26754/jjii3a.20227018http://zaguan.unizar.es/record/121856oai:zaguan.unizar.es:121856info:eu-repo/grantAgreement/ES/DGA/T64-20Rinfo:eu-repo/grantAgreement/ES/MICINN/PID2019-104358RB-I00info:eu-repo/grantAgreement/ES/MICINN/TIN2016-80347-RJornada de jóvenes investigadores del I3A 10 (2022), [4 pp.]by-nchttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/es/info:eu-repo/semantics/openAccess