Publicado

2010-09-01

AUTOMATIC CLASSIFICATION OF STRUCTURAL MRI FOR DIAGNOSIS OF NEURODEGENERATIVE DISEASES

Palabras clave:

Neurodegenerative disease, structural MRI, pattern classification, SPM, VBM, DARTEL, support vector machines. (es)

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Autores/as

  • Gloria Diaz
  • Eduardo Romero
  • Juan Antonio Hernández-Tamames
  • Vicente Molina Hospital Clínico de Salamanca. Salamanca, España
  • Norberto Malpica
This paper presents an automatic approach which classifies structural Magnetic Resonance images into pathological or healthy controls. A classification model was trained to find the boundaries that allow to separate the study groups. The method uses the deformation values from a set of regions, automatically identified as relevant, in a process that selects the statistically significant regions of a t-test under the restriction that this significance must be spatially coherent within a neighborhood of 5 voxels. The proposed method was assessed to distinguish healthy controls from schizophrenia patients. Classification results showed accuracy between 74% and 89%, depending on the stage of the disease and number of training samples.

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AUTOMATIC CLASSIFICATION OF STRUCTURAL MRI FOR DIAGNOSIS OF NEURODEGENERATIVE DISEASES. (2010). Acta Biológica Colombiana, 15(3), 165-180. https://revistas.unal.edu.co/index.php/actabiol/article/view/16701

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Derechos de autor 2010 Acta Biológica Colombiana

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