软零假设：脑病变图像增强检测的案例研究
应用统计
2013-06-25 v1
摘要
本工作的动机是一项针对多发性硬化症 (MS) 患者群体的研究，该研究利用动态对比增强磁共振成像 (DCE-MRI) 来识别活动性脑病变。在每次就诊时，静脉内给受试者施用对比剂，并获取一系列图像以揭示脑内 MS 病变的位置和活动性。我们的目标是在受试者层面识别和量化病变增强位置，并在群体层面识别病变增强模式。通过这个例子，我们旨在解决将定性科学零假设（例如“该体素不增强”）转化为基于现有数据的定义明确且可进行数值检验的零假设这一难题。我们将此过程称为“软零假设”检验，以区别于标准的“硬零假设”检验。这个问题根本不同于：1) 给定定量零假设时的检验；2) 使用混合分布进行聚类；或 3) 在参数零假设下识别合理阈值。我们分析了总共 20 名受试者在 63 次就诊中扫描的数据（约 30Gb），这是此类临床脑部图像最大的群体。
引用
@article{arxiv.1306.5524,
title = {Soft Null Hypotheses: A Case Study of Image Enhancement Detection in Brain Lesions},
author = {Haochang Shou and Russell T. Shinohara and Han Liu and Daniel S. Reich and Ciprian M. Crainiceanu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1306.5524},
year = {2013}
}