Utilize este identificador para citar ou criar um atalho para este documento: https://hdl.handle.net/10923/24488
Tipo: masterThesis
Título: Neuro-symbolic automated design of fmri paradigms
Autor(es): Esper, Katherine Bianchini
Orientador: Meneguzzi, Felipe Rech
Editora: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Programa: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Data de Publicação: 2022
Palavras-chave: INFORMÁTICA MÉDICA
ESPECTROSCOPIA DE RESSONÂNCIA MAGNÉTICA
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
NEUROIMAGEM
Resumo: As tecnicas de neuroimagem tem sido amplamente utilizadas nas ultimas décadas para avaliar os padroes de ativacao do cerebro. O projeto de tarefas e um dos desafios mais importantes para os estudos de neuroimagem, para que seja possivel obter a melhor modelagem para avaliar os padroes cerebrais de um sujeito e entre os sujeitos. Os experimentos de Ressonancia Magnetica funcional (RMf) dependem de um design de paradigmas preciso e eficaz, selecionando as melhores sequencias de estimulos para ativar regioes cerebrais especificas. Neste projeto, propomos o uso de Planning Domain Definition Language (PDDL+) para modelar diferentes paradigmas e suas respectivas ativações cerebrais, resultando em uma ferramenta para geracao automatica de estímulos para exames de RMf. Desenvolvemos uma aplicacao de planejamento automatizado para pesquisa neurocientifica e planejamento pre-cirurgico. O primeiro deve ajudar a garantir um desenho experimental que permita a analise das regioes cerebrais de interesse do estudo. O ultimo, deve ajudar os cirurgioes a selecionar os estimulos corretos para uma exploracao pre-cirurgica nao invasiva das funcoes cognitivas que podem ser afetadas pelo desbridamento de lesoes cerebrais.
Neuroimaging techniques have been widely used in recent decades to assess brain activation patterns for neuroscience. Task design is the most important challenge for neuroimaging studies to achieve the best modeling for assessing brain patterns within and across subjects. Specifically, functional magnetic resonance imaging (fMRI) experiments rely on the precise and effective paradigm design, selecting the best sequences of stimuli to activate specific brain regions. In this project, we propose to use Planning Domain Definition Language (PDDL+) to model fMRI paradigms so that neuroscientists can design neuroimaging paradigms in a declarative way. We develop an application of automated planning for neuroscience research and presurgical planning, resulting in and a tool for automatic stimuli generation for fMRI scans. The former should help to ensure an experimental design that allows the analysis of the brain regions that are interesting in the study. The latter should help surgeons select the correct stimuli for a presurgical non-invasive exploration of the cognitive functions that might be affected by debridement of brain lesions.
URI: https://hdl.handle.net/10923/24488
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