基于成对分类的结构连接组验证
神经元与认知
2017-02-01 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
在本工作中，我们研究了结构连接组及拓扑衍生度量在多大程度上对人类大脑内的个体变化具有唯一性。为此，我们将来自两个大型纵向数据集的结构连接组对分类为属于同一主体或不属于同一主体。我们的数据包含来自阿尔茨海默病神经影像学倡议（ADNI）的227名个体和来自帕金森病进展标志物倡议（PPMI）的226名个体。对于代表连接组权重或网络结构（节点度、PageRank和局部效率）的特征，我们取得了0.99的ROC曲线下面积得分。我们的方法可能有助于在脑老化和早期诊断分类问题中作为预处理步骤消除噪声特征。
引用
@article{arxiv.1701.07847,
title = {Structural Connectome Validation Using Pairwise Classification},
author = {Dmitry Petrov and Boris Gutman and Alexander Ivanov and Joshua Faskowitz and Neda Jahanshad and Mikhail Belyaev and Paul Thompson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.07847},
year = {2017}
}
备注
Accepted for IEEE International Symposium on Biomedical Imaging 2017