1. TEDE PUCRS
  2. Teses e Dissertações dos Programas de Pós-Graduação da PUCRS
  3. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
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dc.creatorEsper, Katherine Bianchini-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3020937013043166por
dc.contributor.advisor1Meneguzzi, Felipe Rech-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5973550650941724por
dc.date.accessioned2023-01-10T14:41:29Z-
dc.date.issued2022-08-29-
dc.identifier.urihttps://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/10586-
dc.description.resumoNeuroimaging 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.por
dc.description.abstractAs técnicas de neuroimagem têm sido amplamente utilizadas nas últimas décadas para avaliar os padrões de ativação do cérebro. O projeto de tarefas é um dos desafios mais importantes para os estudos de neuroimagem, para que seja possível obter a melhor modelagem para avaliar os padrões cerebrais de um sujeito e entre os sujeitos. Os experimentos de Ressonância Magnética funcional (RMf) dependem de um design de paradigmas preciso e eficaz, selecionando as melhores sequências de estímulos para ativar regiões cerebrais específicas. 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 geração automática de estímulos para exames de RMf. Desenvolvemos uma aplicação de planejamento automatizado para pesquisa neurocientífica e planejamento pré-cirúrgico. O primeiro deve ajudar a garantir um desenho experimental que permita a análise das regiões cerebrais de interesse do estudo. O último, deve ajudar os cirurgiões a selecionar os estímulos corretos para uma exploração pré-cirúrgica não invasiva das funções cognitivas que podem ser afetadas pelo desbridamento de lesões cerebrais.por
dc.description.provenanceSubmitted by PPG Ciência da Computação ([email protected]) on 2022-12-21T18:26:02Z No. of bitstreams: 1 KATHERINE_BIANCHINI_ESPER_DIS.pdf: 6533645 bytes, checksum: 075f9aacb1d53f7c3b7d63f89b8355d7 (MD5)eng
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Sarajane Pan ([email protected]) on 2023-01-10T14:33:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1 KATHERINE_BIANCHINI_ESPER_DIS.pdf: 6533645 bytes, checksum: 075f9aacb1d53f7c3b7d63f89b8355d7 (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2023-01-10T14:41:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 KATHERINE_BIANCHINI_ESPER_DIS.pdf: 6533645 bytes, checksum: 075f9aacb1d53f7c3b7d63f89b8355d7 (MD5) Previous issue date: 2022-08-29eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.thumbnail.urlhttps://tede2.pucrs.br/tede2/retrieve/186216/KATHERINE_BIANCHINI_ESPER_DIS.pdf.jpg*
dc.languageengpor
dc.publisherPontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sulpor
dc.publisher.departmentEscola Politécnicapor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsPUCRSpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectArtificial Intelligenceeng
dc.subjectNeuroimagineng
dc.subjectfMRIeng
dc.subjectAutomated Planningeng
dc.subjectInteligência Artificialpor
dc.subjectNeuroimagempor
dc.subjectRMfpor
dc.subjectPlanejamento Automatizadopor
dc.subject.cnpqCIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAOpor
dc.titleNeuro-symbolic automated design of fMRI paradigmspor
dc.typeDissertaçãopor
dc.restricao.situacaoTrabalho não apresenta restrição para publicaçãopor
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