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Identificação de doenças relacionadas com padrões de covariância espacial utilizando dados de neuroimagem
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Identification of Disease-related Spatial Covariance Patterns using Neuroimaging Data

Identificação de doenças relacionadas com padrões de covariância espacial utilizando dados de neuroimagem

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

Técnicas de análise multivariada, incluindo a análise de componentes principais (PCA) foram usados ​​para identificar padrões de assinatura de mudança regional de imagens funcionais do cérebro. Nós desenvolvemos um algoritmo para identificar biomarcadores rede reprodutíveis para o diagnóstico de doenças neurodegenerativas, a avaliação da progressão da doença, e a avaliação objectiva do efeito do tratamento na população de doentes.

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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