Esta é uma tentativa de estudar o corpo, a cabeça e a cauda do hipocampo em imagens de RMN utilizando técnicas de análise computorizada. Os principais objectivos deste estudo foram caraterizar os tecidos do hipocampo em duas classes: normal e epilético, utilizando a análise textural. A textura foi extraída da matriz de dependência espacial do nível de cinzento utilizando uma janela de 20×20 pixéis de ângulo zero e distância igual a um pixel. As imagens foram coletadas de exames de ressonância magnética do cérebro de 18 pacientes que representam as classes do estudo no período de 7/2011 a 2/2012. As imagens foram pontuadas por um radiologista especialista e a pontuação foi aceite em caso de concordância com os achados do EEG. Em seguida, as características foram extraídas das sub-imagens seleccionadas que mostram apenas a região de interesse. Foi utilizada uma análise discriminante linear por etapas para classificar a amostra nas classes predefinidas. O método stepwise seleccionou um número de características de entre quinze. O resultado deste estudo mostrou que a precisão total da classificação foi de 83,3%, 80,6%, 91,7% e 79,6% para corpo, cabeça, cauda e sagital, respetivamente. A sensibilidade foi de 72,2, 72,2, 94,4% e 79,6. A especificidade foi de 94,4%, 88,92%, 88,9% e 79,6%, respetivamente.
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