Identification of Disease-related Spatial Covariance Patterns using Neuroimaging Data

Techniques multivariées, y compris l'analyse en composantes principales (ACP) ont été utilisées pour identifier les schémas de signature de changement régional dans les images fonctionnelles du cerveau. Nous avons développé un algorithme pour identifier les biomarqueurs du réseau reproductibles pour le diagnostic des maladies neurodégénératives, l'évaluation de la progression de la maladie et l'évaluation objective des effets du traitement dans les populations de patients.

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Identification et isolement des cellules ne se divisant lentement dans le glioblastome humain Utilisation carboxy fluorescéine succinimidyl ester (CFSE)

Identification des<em> Belle au Bois Dormant</em> Insertions de transposons dans les tumeurs solides en utilisant l'éditeur de liens médiée par PCR

Détection de distorsion architecturale dans mammographies antérieures<em> Par</em> Analyse des modèles orientés

Utilisation de la technologie de suivi en continu des données pour étudier exercice adhésion en réadaptation pulmonaire

Identification à base de microréseaux de HERV individuelle Loci Expression: Demande de Découverte de biomarqueurs dans le cancer de la prostate

Le suivi in vivo du développement de l'œdème et de la pathologie microvasculaire dans un modèle de paludisme cérébral expérimental utilisant l'imagerie par résonance magnétique

Identification des modèles de covariance spatiale liés à la maladie en utilisant des données de neuro-imagerie

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