Abstrakt. Detta papper introducerar en ny metod för att upptäcka gruppskillnader i hjärnbilder baserat på rumsligt regulariserade stöd vektor maskiner (SVM). Först föreslår vi att rumsligt regularisera SVM med hjälp av en graf som kodar voxels närhet. Två exempel på legaliseringsdiagram ges. Betydande skillnader mellan två populationer upptäcks med hjälp av statistiska tester på marginalerna för SVM. Vi testade först vår metod på syntetiska exempel. Därefter applicerade vi den på 72 strokepatienter för att upptäcka hjärnområden i samband med motoriskt utfall vid 90 dagar, baserat på diffusionsviktade bilder förvärvade i det akuta skedet (en dag försening). Den föreslagna metoden visade att dåligt motoriskt resultat är förknippat med förändringar i kortikospinal bunt och vit materia traktater som härrör från premotoriska cortex. Standard mass univariat analyser misslyckades med att upptäcka någon skillnad.
Ytterligare en studie använder spatialt regularized SVM på hjärnbilder av akut stroke patienter för att upptäcka hjärnområden associerade med motoriskt utfall vid 90 dagar, baserat på diffusion-viktade bilder förvärvade på akut stadium REF.
Spatially Regularized SVM for the Detection of Brain Areas Associated with Stroke Outcome
{'venue': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'journal': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}