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Identificazione delle malattie legate Patterns covarianza spaziale utilizzando i dati Neuroimmagine
 
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Identificazione delle malattie legate Patterns covarianza spaziale utilizzando i dati Neuroimmagine

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

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Tecniche multivariate tra cui l'analisi delle componenti principali (PCA) sono stati utilizzati per identificare i modelli delle firme di cambiamento regionale in immagini funzionali del cervello. Abbiamo sviluppato un algoritmo per identificare i biomarcatori di rete riproducibili per la diagnosi di patologie neurodegenerative, la valutazione della progressione della malattia, e la valutazione obiettiva degli effetti del trattamento in popolazioni di pazienti.

Tags

Medicina Numero 76 Neurobiologia Neuroscienze Anatomia Fisiologia Biologia Molecolare Malattie dei gangli basali disturbi parkinsoniani morbo di Parkinson disturbi del movimento malattie neurodegenerative PCA SSM PET biomarcatori di imaging imaging cerebrale funzionale analisi di covarianza spaziale multivariata normalizzazione globale diagnosi differenziale PD cervello imaging tecniche cliniche
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