JANOUŠOVÁ, Eva, Daniel SCHWARZ and Tomáš KAŠPÁREK. Classification of 3-D MRI Images Based on Spatial Deformations in The Schizophrenia Research. In Technical Compuning Prague 2009, 17th Annual Conference Proceedings. Praha: Humusoft s.r.o., 2009, p. 1-3. ISBN 978-80-7080-733-0.
Other formats:   BibTeX LaTeX RIS
Basic information
Original name Classification of 3-D MRI Images Based on Spatial Deformations in The Schizophrenia Research
Name in Czech Klasifikace 3-D MR obrazů založená na prostorových deformacích ve výzkumu schizofrenie
Authors JANOUŠOVÁ, Eva, Daniel SCHWARZ and Tomáš KAŠPÁREK.
Edition Praha, Technical Compuning Prague 2009, 17th Annual Conference Proceedings, p. 1-3, 3 pp. 2009.
Publisher Humusoft s.r.o.
Other information
Original language English
Type of outcome Proceedings paper
Field of Study 20200 2.2 Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
Country of publisher Czech Republic
Confidentiality degree is not subject to a state or trade secret
WWW URL
Organization unit Faculty of Medicine
ISBN 978-80-7080-733-0
Keywords in English principal component analysis;centroid method;average linkage;MRI;schizophrenia;computational neuroanatomy
Tags 2DPCA, computational neuroanatomy, MRI, principal component analysis, schizophrenia
Changed by Changed by: RNDr. Eva Koriťáková, Ph.D., učo 184380. Changed: 26/1/2010 14:11.
Abstract
Automatic classification of schizophrenia patients and healthy controls based on their 3-D MRI deformation images is introduced here. The image data are reduced by 2DPCA to avoid high computational expenses. Consecutively, reduced data are classified into the two groups according to the centroid method or the average linkage method. The results show that the algorithm gives better results while using the average linkage method than the centroid method. The main advantage of the algorithm lies in its low memory and time requirements.
Abstract (in Czech)
Článek se věnuje automatické klasifikaci pacientů se schizofrenií a zdravých kontrol, která je založená na jejich 3-D obrazech z magnetické rezonance. Obrazová data jsou redukována pomocí 2DPCA, aby se předcházelo velkým výpočetním nárokům. Redukovaná data jsou následně klasifikována do dvou skupin subjektů prostřednictvím centroidové metody a metody průměrné vazby. Výsledky ukazují, že lepších výsledků klasifikace je dosaženo při použití metody průměrné vazby než centroidové metody. Hlavní výhodou algoritmu je jeho nízká paměťová a časová náročnost.
Links
NS10347, research and development projectName: Moderní metody rozpoznávání pro analýzu obrazových dat v neuropsychiatrickém výzkumu
Investor: Ministry of Health of the CR
NS9893, research and development projectName: Predikce průběhu iniciálních fází schizofrenie pomocí morfologie mozku
Investor: Ministry of Health of the CR
PrintDisplayed: 18/7/2024 20:19