Two different approaches to small sample size - a common problem in MRI-based studies

Varování

Publikace nespadá pod Ekonomicko-správní fakultu, ale pod Lékařskou fakultu. Oficiální stránka publikace je na webu muni.cz.
Název česky Srovnání dvou přístupů k problému malého počtu vzorků v MRI studiích
Autoři

JANOUŠOVÁ Eva SCHWARZ Daniel KAŠPÁREK Tomáš

Rok publikování 2010
Druh Konferenční abstrakty
Fakulta / Pracoviště MU

Lékařská fakulta

Citace
Popis Recently, the small sample size problem and huge image data have often been discussed in MRI-based studies. Two methods for data reduction are compared here and further modified to solve classification of 3-D MRI data sets in the schizophrenia research. The results show that PCA based on covariance matrix of patients (pPCA) is more suitable for large MRI data reduction than 2DPCA. The results also indicate that deformation images are more appropriate for classification than GM density images.
Související projekty:

Používáte starou verzi internetového prohlížeče. Doporučujeme aktualizovat Váš prohlížeč na nejnovější verzi.