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Zanoni, Simone (2015) Variational Bayesian inference for quantification of brain PET data at the voxel level. [Magistrali biennali]

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Abstract

PET is a functional nuclear medicine imaging technique widely used to study in vivo physiological processes in the body, which are targeted by an appropriate tracer, as those used in this study: [11C](R)-rolipram, [11C]WAY100635, [11C]PBR28. The purpose of this work is to evaluate, at the voxel level, the performance of a Bayesian method never used before in PET domain: the Variationa Bayes method. In this study analysis on both simulated and real data are presented. VB is compared with WNLLS

Item Type:Magistrali biennali
Uncontrolled Keywords:Variational, Bayes, Bayesian, Inference, PET, voxel-wise, voxel, level
Subjects:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/06 Bioingegneria elettronica e informatica
Codice ID:47974
Relatore:Bertoldo, Alessandra
Data della tesi:10 March 2015
Biblioteca:Polo di Ingegneria > Biblioteca di Ingegneria dell'Informazione e Ingegneria Elettrica "Giovanni Someda"
Tipo di fruizione per il documento:on-line per i full-text
Tesi sperimentale (Si) o compilativa (No)?:Yes

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