Identification of Disease-related Spatial Covariance Patterns using Neuroimaging Data

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.

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Identificazione e isolamento di Slow-divisione delle cellule nel glioblastoma umano per mezzo di Carboxy fluoresceina succinimidile Ester (CFSE)

Identificazione dei<em> Bella Addormentata</em> Inserimenti trasposone nei tumori solidi utilizzando Linker-mediata PCR

Rilevamento di distorsione architettonica in mammografia precedenti<em> Via</em> Analisi dei modelli Oriented

Utilizzando tecnologia di monitoraggio continuo dei dati per studiare Esercizio aderenza in Riabilitazione Polmonare

Microarray identificazione dei singoli HERV Loci Expression: Domanda di Biomarker Discovery in Cancro alla prostata

Tracciamento in vivo di sviluppo dell'edema e patologia microvascolare in un modello di malaria cerebrale sperimentale mediante l'utilizzo di immagini a risonanza magnetica

Identificazione delle malattie legate Patterns covarianza spaziale utilizzando i dati Neuroimmagine

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