ABSTRACT: En av de många fördelarna med multivariat mönsterigenkänning tillvägagångssätt över konventionell massunivariat gruppanalys med hjälp av voxel-wise statistiska tester är deras potential att ge mycket känsliga och specifika markörer för sjukdomar på en individuell basis. Men en stor majoritet av avbildningsproblem som tas upp av mönsterigenkänning ses från perspektivet av en två-klass klassificering. I den här artikeln ger vi en sammanfattning av utvalda verk som föreslår lösningar på biomedicinska problem där det allmänt accepterade klassificeringsparadigmet inte är lämpligt. Dessa mönsterigenkänning metoder tar itu med vanliga utmaningar i många avbildningsstudier: hög heterogenitet av populationer och kontinuerlig progression av sjukdomar. Vi fokuserar på sjukdomar i samband med åldrande och föreslår att klusterbaserade metoder kan vara mer lämpliga för att reda ut den underliggande heterogeniteten, medan högdimensionella mönster regressionsmetodik är lämplig för förutsägelse av kontinuerlig och gradvis klinisk progression från magnetisk resonans hjärnbilder.
En annan översynsartikel från REF föreslår också användning av klusterbaserade metoder för kategorisk analys och högdimensionella regressionsmetoder för att förstå kontinuerlig klinisk progression.
Pattern analysis in neuroimaging: Beyond two-class categorization
{'venue': 'International journal of imaging systems and technology', 'journal': 'International journal of imaging systems and technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}