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Identificación de los modelos de covarianza espaciales relacionados con la enfermedad utilizando los datos de neuroimagen
 
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Identificación de los modelos de covarianza espaciales relacionados con la enfermedad utilizando los datos de neuroimagen

Article DOI: 10.3791/50319-v 14:27 min June 26th, 2013
June 26th, 2013

章节

总结概括

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Técnicas multivariantes, incluyendo el análisis de componentes principales (PCA) se han utilizado para identificar los patrones de la firma de cambio regional en las imágenes funcionales del cerebro. Hemos desarrollado un algoritmo para identificar biomarcadores de red reproducibles para el diagnóstico de trastornos neurodegenerativos, la evaluación de la progresión de la enfermedad, y la evaluación objetiva de los efectos del tratamiento en poblaciones de pacientes.

Tags

Medicina Número 76 Neurobiología Neurociencias Anatomía Fisiología Biología Molecular Enfermedades ganglios basales trastornos parkinsonianos Enfermedad de Parkinson trastornos del movimiento enfermedades neurodegenerativas PCA SSM PET biomarcadores de imagen las imágenes cerebrales funcionales análisis de covarianza espacial multivariado normalización global diagnóstico diferencial PD el cerebro las imágenes las técnicas clínicas
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