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Identification of Disease-related Spatial Covariance Patterns using Neuroimaging Data
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신경 영상 데이터를 사용하여 질병과 관련된 공간 공분산 패턴의 식별

DOI:
10.3791/50319-v

•

14:27 min

•

June 26, 2013

•

, , , , , ,
1Center for Neurosciences,The Feinstein Institute for Medical Research

Chapters

  • 00:05Title
  • 03:06Data Collection and Preprocessing
  • 04:34Perform Multivariate SSM/PCA
  • 08:47Pattern Biomarker Derivation
  • 10:36Results: Identification of Disease-related Spatial Covariance Patterns
  • 13:08Conclusion

Summary

Automatic Translation

Automatic Translation

주성분 분석 (PCA) 등의 다변량 기술은 기능적 뇌 영상에서 지역 변화의 서명 패턴을 식별하는 데 사용되었습니다. 우리는 퇴행성 신경 질환의 진단, 질병의 진행 평가, 환자 집단에서 치료 효과를 객관적으로 평가를 재현 네트워크 생체를 식별하는 알고리즘을 개발했습니다.

Tags

Spatial Covariance PatternsNeuroimaging DataScaled Subprofile Model (SSM)Group Invariant Subprofile (GIS)PCAFDG PETParkinson’s DiseaseDisease-related PatternsNetwork-specific ContributionsDifferential DiagnosisDisease ProgressionTreatment Effects

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