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Questo è un tentativo di studiare il corpo dell'ippocampo, la testa, la coda e le immagini di risonanza magnetica utilizzando tecniche di analisi computerizzata. L'obiettivo principale di questo studio è stato quello di caratterizzare i tessuti dell'ippocampo in due classi, normale ed epilettica, utilizzando l'analisi testuale. Le texture sono state estratte dalla matrice di dipendenza spaziale dei livelli di grigio utilizzando una finestra di 20×20 pixel di angolo zero e distanza pari a un pixel. Le immagini sono state raccolte da scansioni cerebrali di risonanza magnetica per 18 pazienti che rappresentano le classi dello studio nel periodo compreso tra il 7/2011 e il 2/2012. Le immagini sono state analizzate da un radiologo esperto e il punteggio è stato accettato in caso di accordo con i risultati dell'EEG. Quindi sono state estratte le caratteristiche dalle sotto-immagini selezionate che mostrano solo la regione di interesse. Per classificare il campione nelle classi predefinite, è stata utilizzata un'analisi discriminante lineare con metodo stepwise. Lo stepwise ha selezionato un numero di caratteristiche su quindici. I risultati di questo studio hanno mostrato che l'accuratezza totale della classificazione è stata dell'83,3%, 80,6%, 91,7% e 79,6% rispettivamente per corpo, testa, coda e sagittale. La sensibilità è risultata pari a 72,2, 72,2, 94,4% e 79,6. La specificità è stata rispettivamente del 94,4%, 88,92%, 88,9% e 79,6%.