JANOUŠOVÁ, Eva, Daniel SCHWARZ a Tomáš KAŠPÁREK. Data Reduction In Classification Of 3-D Brain Images In The Schizophrenia Research. In Jan, J; Jirik, R; Kolar, R; Kolarova, J; Kozumplik, J; Provaznik, I. Analysis of Biomedical Signals and Images, Biosignal-Brno. Brno, Czech Republic: Brno University of Technology VUT Press, 2010, s. 69-74. ISBN 978-80-214-4106-4.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Data Reduction In Classification Of 3-D Brain Images In The Schizophrenia Research
Autoři JANOUŠOVÁ, Eva (203 Česká republika, garant, domácí), Daniel SCHWARZ (203 Česká republika, domácí) a Tomáš KAŠPÁREK (203 Česká republika, domácí).
Vydání Brno, Czech Republic, Analysis of Biomedical Signals and Images, Biosignal-Brno, od s. 69-74, 6 s. 2010.
Nakladatel Brno University of Technology VUT Press
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 30000 3. Medical and Health Sciences
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
WWW URL
Kód RIV RIV/00216224:14110/10:00065559
Organizační jednotka Lékařská fakulta
ISBN 978-80-214-4106-4
ISSN 1211-412X
UT WoS 000303723700011
Klíčová slova česky analýza hlavních komponent; klasifikace; MRI; výpočetní neuroanatomie; schizofrenie
Klíčová slova anglicky Principal Component Analysis; Classification; MRI; Computational Neuroanatomy; Schizophrenia
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnila: RNDr. Eva Koriťáková, Ph.D., učo 184380. Změněno: 31. 1. 2014 12:38.
Anotace
Multidimensional image data are usually reduced during preprocessing to lower high computational requirements and to cope with the well-known small sample size problem in the huge data analysis. Two reduction methods based on principal component analysis (PCA) are compared and further modified here to be used in classification of 3-D MRI brain images of first-episode schizophrenia patients and healthy controls. The first reduction method is the two-dimensional principal component analysis (2DPCA) and the second one is the PCA based on covariance matrix of persons (pPCA). The classification efficiency of data reduced by 2DPCA and pPCA are compared while using various input image data and two classification methods – the centroid method and the average linkage method.
Návaznosti
NS10347, projekt VaVNázev: Moderní metody rozpoznávání pro analýzu obrazových dat v neuropsychiatrickém výzkumu
Investor: Ministerstvo zdravotnictví ČR, Moderní metody rozpoznávání pro analýzu obrazových dat v neuropsychiatrickém výzkumu
NS9893, projekt VaVNázev: Predikce průběhu iniciálních fází schizofrenie pomocí morfologie mozku
Investor: Ministerstvo zdravotnictví ČR, Predikace průběhu iniciálních fází schizofrenie pomocí morfologie mozku
VytisknoutZobrazeno: 17. 8. 2024 04:37