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ニューロイメージングデータを用いた疾患関連空間共分散パターンの同定

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Identification of Disease-related Spatial Covariance Patterns using Neuroimaging Data

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ニューロイメージングデータを用いた疾患関連空間共分散パターンの同定

DOI:

10.3791/50319-v

•

14:27 min

•

June 26, 2013

•

Phoebe Spetsieris, Yilong Ma, Shichun Peng, Ji Hyun Ko, Vijay Dhawan, Chris C. Tang, David Eidelberg

¹Center for Neurosciences,The Feinstein Institute for Medical Research

Capítulos

00:05Título
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

Tadução automática

主成分分析（PCA）を含む多変量技術は脳機能画像における地域変化のシグネチャパターンを識別するために使用されている。我々は、神経変性疾患の診断、疾患の進行の評価、および患者集団における治療効果を客観的に評価するための再現可能なネットワークバイオマーカーを同定するアルゴリズムを開発した。

Tags

Keywords: Spatial Covariance Patterns Neuroimaging Data Scaled Subprofile Model (SSM)Group Invariant Subprofile (GIS)PCA FDG PET Parkinson’s Disease Disease-related Patterns Network-specific Contributions Differential Diagnosis Disease Progression Treatment Effects

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