In the thesis, first, we introduce the theory of Variational Autoencoders (VAE). Next, starting from real data describing brain activity from functional magnetic resonance imaging, a VAE is implemented to obtain a dimensionality reduction of the activity and compare the results between healthy subjects and patients who have had a stroke.

Nella tesi, per prima cosa, si introduce la teoria degli autoencoder variazionali(VAE). Successivamente, partendo da dati reali che descrivono l'attività cerebrale provenienti dalla risonanza magnetica funzionale, si implementa un VAE per ottenere una riduzione della dimensionalità dell'attività e confrontare i risultati tra soggetti sani e pazienti che hanno avuto un ictus.

Riduzione della dimensionalità dell'attività cerebrale tramite autoencoder variazionale

FRIGNANI, JACOPO
2021/2022

Abstract

In the thesis, first, we introduce the theory of Variational Autoencoders (VAE). Next, starting from real data describing brain activity from functional magnetic resonance imaging, a VAE is implemented to obtain a dimensionality reduction of the activity and compare the results between healthy subjects and patients who have had a stroke.
2021
Low dimensional representations of brain activity via variational autoencoder
Nella tesi, per prima cosa, si introduce la teoria degli autoencoder variazionali(VAE). Successivamente, partendo da dati reali che descrivono l'attività cerebrale provenienti dalla risonanza magnetica funzionale, si implementa un VAE per ottenere una riduzione della dimensionalità dell'attività e confrontare i risultati tra soggetti sani e pazienti che hanno avuto un ictus.
Sistemi complessi
Machine Learning
Deep Learning
Analisi dati
Nueroscienze
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/35069