GAMS FOR NEURODEGENERATIVE DISEASES Vale, esta es un summary de la primera parte de la tesis, o al menos de la idea original que teníamos pensada y que ahora está ligeramente aparcada. En muy resumidas cuentas la idea es es crear la database inicial a partir de los PET y MRI ya normalizados con Matlab y SPM. Una vez esta es un data.frame estable con todos nuestros datos (como también será para los SCC) podremos hacer modelos de regresión no paramétricos en que plotear funciones que unan puntos con la misma intensidad de actividad cerebral estimada.
De momento lo que quiero hacer con este post es quitarme del artículo ciertas secciones y sub-secciones en las que solamente tengo apuntadas notas e ideas para antes de terminar el artículo. Hay bastantes cosas que tengo que pulir en SCCs (por llamarlo de una manera rápida) y aquí voy a hacer una enumeración de movidas de las que no me debo olvidar pre-publicar:
1-Limitations and Further Research He encontrado una serie de artículos interesantes que apuntan hacia nuevas vías de investigación y también lo contrario, lo que parecen puntos insalvables que va a haber que sortear.
En esencia trabajo con un paquete - Triangulation, de Funstats - que saca, a partir de una figura 2D, su Triangulacion de Delaunay, esto es, una red de triángulos conexa y convexa que cumple la condición de Delaunay. Esta condición dice que la circunferencia circunscrita de cada triángulo de la red no debe contener ningún vértice de otro triángulo. Las triangulaciones de Delaunay tienen importante relevancia en el campo de la geometría computacional).
Esto es más una prueba de fuego que otra cosa. Básicamente voy a poner aquí unas cosas de PCA (análisis de componentes principales) que me gustan bastante. Esta técnica ya de por si me parece muy útil y fácil de visualizar, quizás justamente porque es una técnica de reducción de la dimensionalidad.
Así que ahí a lo bruto van mis scripts anotados de la clase de hoy:
########################################### # ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES # ########################################### # Ejemplo.