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Revista Ingeniantes 2017 Año 4 No.2 Vol.1

                                                               BIBLIOGRAFÍA
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                                                               Functional brain connectivity using fMRI in aging
                                                               and Alzheimer’s disease. Neuropsychology review,
                                                               24(1), 49-62.

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                                                               neurology, 23(4), 341-350.

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                                                               De Geus, E. J., Delemarre-van de Waal, H. A., &
                                                               Stam, C. J. (2013). Growing trees in child brains:
                                                               graph theoretical analysis of electroencephalo-
                                                               graphy-derived minimum spanning tree in 5-and
                                                               7-year-old children reflects brain maturation. Brain
                                                               connectivity, 3(1), 50-60.

Figura 7. Clasificación de intensidad de conectividad en hom-  [4].	 Wu, X., Li, R., Fleisher, A. S., Reiman, E. M.,
bres. Los mayores valores corresponden al lóbulo Frontal.      Guan, X., Zhang, Y. & Yao, L. (2011). Altered default
                                                               mode network connectivity in Alzheimer’s disea-
                                                               se—a resting functional MRI and Bayesian network
                                                               study. Human brain mapping, 32(11), 1868-1881.

Tabla 5. Rango de colores para hombres.                        [5].	 Srinivasan, R. (1999). Methods to improve
                                                               the spatial resolution of EEG. International Journal
Min Max                                  color                 of Bioelectromagnetism, 1(1), 102-111.
                                                               [6].	 Huettel, S. A., Song, A. W., & McCarthy, G.
4.334  9.664                                                   (2004). Functional magnetic resonance imaging
                                                               (Vol. 1). Sunderland: Sinauer Associates.
2.464  4.334                                                   [7].	 Wheless, J. W., Willmore, L. J., Breier, J. I.,
                                                               Kataki, M., Smith, J. R., King, D. W. & Baumgartner,
1.824  2.464                                                   J. (1999). A comparison of magnetoencephalogra-
                                                               phy, MRI, and V‐EEG in patients evaluated for epi-
1.197  1.824                                                   lepsy surgery. Epilepsia, 40(7), 931-941.
                                                               [8].	 Gotman, J., Kobayashi, E., Bagshaw, A. P.,
Hay evidencia notable de dimorfismo sexual. En la gráfi-       Bénar, C. G., & Dubeau, F. (2006).
ca para el grupo de los hombres, la norma se encuentra         [9].	 Combining EEG and fMRI: a multimodal tool
entre el intervalo: (1.197,4.334). En hombres, los valo-       for epilepsy research. Journal of Magnetic Reso-
res más grandes se encuentran en las zonas Frontal,            nance Imaging, 23(6), 906-920.
y Temporal. Las zonas con menor norma en Hombres               [10].	 A team of investigators from Children’s Hos-
son: la Occipital, Central y Parietal. En mujeres, la norma    pital Boston (CHB) and the Massachusetts Institute
se encuentra entre el siguiente intervalo: (1.057,2), con      of Technology (MIT) created and contributed this
menor diferencia entre los valores máximo y mínimo, en         database to PhysioNet. The clinical investigators
comparación con hombres. Los mayores valores de la             from CHB include Jack Connolly, REEGT; Herman
norma se encuentra, en mujeres, en las zonas Frontal,          Edwards, REEGT; Blaise Bourgeois, MD; and S.
Temporal, Parietal y Occipital. Estas conclusiones son         Ted Treves, MD. The investigators from MIT inclu-
consistentes con las observaciones en [15], y [16].            de Ali Shoeb, PhD and Professor John Guttag.
El modelo presentado detecta diferencias de acuer-             [11].	 Iyer, S. P., Shafran, I., Grayson, D., Gates,
do al sexo. Esto permite postular razonablemente, que          K., Nigg, J. T., & Fair, D. A. (2013). Inferring func-
también puede detectar diferencias entre personas              tional connectivity in MRI using Bayesian network
con CFC normal y anormal, lo cual deberá ser corrobo-          structure learning with a modified PC algorithm.
rado por investigaciones futuras. Por último, como una         Neuroimage, 75, 165-175.
línea de investigación futura, se encuentra la validación
de esta técnica mediante mapeos cerebrales [16].

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