Identification of Disease-related Spatial Covariance Patterns using Neuroimaging Data

Multivariate technieken zoals principale componenten analyse (PCA) zijn gebruikt om handtekening patronen van regionale veranderingen te identificeren in de functionele hersenen afbeeldingen. We hebben een algoritme om reproduceerbare netwerk biomarkers te identificeren voor de diagnose van neurodegeneratieve aandoeningen, evaluatie van progressie van de ziekte, en de objectieve evaluatie van de effecten van de behandeling in patiëntenpopulaties ontwikkeld.

Identificatie van ziekte-gerelateerde Ruimtelijke Covariantie Patronen gemaakt Neuroimaging gegevens

•

•

•

Chapters

Summary

Automatic Translation

Tags

Article

Embed

ADD TO PLAYLIST

Usage Statistics

Related Videos

Identificatie en isolatie van Slow-delende cellen in Human Glioblastoma Met behulp van Carboxy fluoresceïne succinimidylester (CFSE)

Identificatie van<em> Sleeping Beauty</em> Transposon inserties in vaste tumoren met Linker-gemedieerde PCR

Detectie van Architectural Distortion in Prior mammogrammen<em> Via</em> Analyse van Oriented Patterns

Met behulp van Continuous Data Tracking technologie om therapietrouw studeren in longrevalidatie

Microarray-gebaseerde identificatie van individuele herv Loci Expression: Toepassing op Biomarker Discovery bij prostaatkanker

In vivo Tracking van Oedema Ontwikkeling En Microvasculaire Patologie In Een Model Van Experimentele Cerebrale Malaria Met Magnetic Resonance Imaging

High-throughput analyse van optische toewijzingsgegevens met behulp van ElectroMap

Virtual Reality-tools voor het beoordelen van eenzijdige ruimtelijke verwaarlozing: een nieuwe kans voor gegevensverzameling

Detectie en verwijdering van tandkleurige composiethars met behulp van de fluorescentie-ondersteunde identificatietechniek

Visualisatie van metabolieten geïdentificeerd in het ruimtelijke metaboloom van de traditionele Chinese geneeskunde met behulp van DESI-MSI

Read Article