基于空间变化系数的多发性硬化病灶分析
应用统计
2016-08-10 v1
摘要
磁共振成像 (MRI) 在多发性硬化的科学研究和临床管理中发挥着至关重要的作用。对二元多发性硬化病灶图的分析通常是"大规模单变量"的，并使用标准线性模型进行，这些模型不适合数据的二元性质，且忽略了邻近体素（体积元素）之间的空间依赖性。平滑病灶图并不能完全消除数据的非高斯性质，并且需要任意选择平滑参数。在此，我们提出了一种贝叶斯空间模型，以准确模拟二元病灶图，并确定病灶位置与受试者特定协变量（如多发性硬化亚型、年龄、性别、病程和疾病严重程度指标）之间是否存在空间依赖性。我们将该模型应用于源自 250 名多发性硬化患者（分为五个临床亚型）的 加权 MRI 图像导出的二元病灶图，并展示了超越现有方法的独特建模和预测能力。
引用
@article{arxiv.1407.8406,
title = {Analysis of multiple sclerosis lesions via spatially varying coefficients},
author = {Tian Ge and Nicole Müller-Lenke and Kerstin Bendfeldt and Thomas E. Nichols and Timothy D. Johnson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1407.8406},
year = {2016}
}
备注
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/14-AOAS718 the Annals of Applied Statistics (http://www.imstat.org/aoas/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)