Penalised Reduction & Classification Toolbox

JANOUŠOVÁ, Eva. Penalised Reduction & Classification Toolbox. 2016.

Základní údaje

• Originální název: Penalised Reduction & Classification Toolbox
• Autoři: JANOUŠOVÁ, Eva (203 Česká republika, garant, domácí).
• Vydání: 2016.

Další údaje

• Originální jazyk: angličtina
• Typ výsledku: Software
• Obor: 30000 3. Medical and Health Sciences
• Stát vydavatele: Česká republika
• Utajení: není předmětem státního či obchodního tajemství
• WWW: URL
• Kód RIV: RIV/00216224:14110/16:00088847
• Organizační jednotka: Lékařská fakulta
• Klíčová slova anglicky: neuroimaging; software; brain; classification
• Technické parametry: Eva Janoušová, Masarykova univerzita, Kamenice 126/3, Brno, [e-mail]
• Štítky: EL OK

Anotace

Penalised Reduction & Classification Toolbox provides algorithms for reduction and classification of various types of data, such as genetic data, two-dimensional (2-D) face image data or three-dimensional (3-D) brain image data. The algorithms were implemented as functions in MATLAB environment. Nowadays, the toolbox enables reduction of data by selecting most discriminative features using penalised linear discriminant analysis (pLDA) with resampling, penalised linear regression (pLR) with resampling, and t-test or feature extraction using intersubject principal component analysis (isPCA). The reduced data are then classified into two groups using linear discriminant analysis (LDA) or linear support vector machines (SVM). Classification performance of methods acquired by leave-one-out cross-validation can be compared using the McNemar’s test.

Návaznosti

• NT13359, projekt VaV: Název: Pokročilé metody rozpoznávání MR obrazů mozku pro podporu diagnostiky neuropsychiatrických poruch

Investor: Ministerstvo zdravotnictví ČR, Zapojení prvku umělé inteligence do plánování efektivního operačního programu