[en] The analysis of brain magnetic resonance imaging (MRI) is critical for a proper diagnosis and treatment of neurological diseases. Improvements in this eld can lead to better health quality. Numerous branches can be still enhanced due to the nature of MRI recompilation: disease detection and segmentation, data augmentation, improvement in data collection, or image enhancement are some of them. For several years, many approaches have been taken to address this. Machine Learning and Deep Learning emerge as very popular approaches to solve problems. Several kinds of data mining solutions (supervised, unsupervised, dimension reduction, generative models, etc) and algorithms can be applied to the problem-solving of MRI. Besides, new emerging deep learning architectures for other kinds of image processing tasks can be helpful. New types of convolution, autoencoders or generative adversarial networks are some of them. Therefore, the purpose of this work is to apply one of these new techniques to T1 weighted brain MRI (T1WMRI). We will develop a Deep Convolutional Autoencoder, which can be used to help with some problems in neuroimaging. The input of the Autoencoder will be control T1WMRI and will aim to return the same image, with the problem that, inside its architecture, the image travels through a lower-dimensional space, so the reconstruction of the original image becomes more difficult. Thus, the Autoencoder represents a normative model. This normative model will define a distribution (or normal range) for the neuroanatomical variability for the illness absence. Once trained with these control images, we will discuss the potential application of the autoencoder like noise reducer or disease detector.

[es] El análisis de las resonancias magnéticas cerebrales es fundamental para un diagnostico y tratamiento adecuados de las enfermedades neurológicas. Se pueden mejorar ámbitos del análisis debido a la naturaleza de la recopilación de resonancias: detección y segmentación de enfermedades, aumento de datos, mejora en la extracción o mejora de imágenes. El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo surgen como nuevas alternativas populares para resolver estos problemas. Se pueden aplicar varios enfoques de minería de datos y algoritmos para la resolución de problemas relacionados con la neuroimagen (supervisados, no supervisados, reducción de dimensionalidad, modelos generativos, etc.). Además, las nuevas arquitecturas emergentes de aprendizaje profundo, desarrollados para otro tipo de tareas de imagen, pueden ser útiles. Algunas de ellas son nuevos tipos de convolución, autoencoders o redes generativas adversiales (GAN). Por lo tanto, el propósito de este trabajo es aplicar una de estas nuevas técnicas a resonancias cerebrales tipo T1. Desarrollaremos un Autoencoder convolucional profundo, que puede usarse para ayudar con algunos problemas de neuroimagen. La entrada del Autoencoder será el imágenes de control T1WMRI y tendría como objetivo devolver la misma imagen, con la problemática de que, dentro de su arquitectura, la imagen viaja por un espacio de menor dimensión, por lo que la reconstrucción de la imagen original se vuelve más difícil. El autoencoder representa un modelo normativo. Este modelo normativo defina una distribución (o rango normal) para la variabilidad neuroanatómica para la ausencia de enfermedad. Una vez entrenado con imágenes de control, discutiremos la aplicación potencial del Autoencoder como reductor de ruido o detector de enfermedades.