12 2.2 Εγκεφαλική ενεργοποίηση 13 2.2.1 Ακολουθίες τύπου BOLD 13 2.2.2 Αντίδραση BOLD 14 2.3 Διαδικασία λήψης εικόνων -Τύποι fMRI πειραμάτων 17 2.3.1 Σχεδιασμός block 18 2.3.2 Σχεδιασμός event related 18 2.4 Πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα της απεικόνισης fMRI 20 2.5 Χωρική και χρονική ανάλυση της απεικόνισης fMRI 20 2.5.1 fMRI χρονοσειρές 20 2.6 Εφαρμογές της τεχνικής fMRI 21 2.6.1 Γνωσιακή νευροεπιστήμη 21 2.6.2 Κλινικές εφαρμογές της fMRI 23 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 3. ΑΝΑΣΚΟΠΗΣΗ ΤΗΣ ΒΙΒΛΙΟΓΡΑΦΙΑΣ 25 3.1Μέθοδοι ανάλυσης εικόνων fMR για τον εντοπισμό διαφορών μεταξύ φυσιολογικών και παθολογικών ατόμων 25 3.2 Μέθοδοι ανάλυσης εικόνων fMR για τη δημιουργία δείκτη διάγνωσης της νόσου Alzheimer 36 3.3 Περιληπτική αναφορά στις μεθόδους της βιβλιογραφίας 40 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 4. ΠΡΟΤΕΙΝΟΜΕΝΗ ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑ ΓΙΑ ΤΗ ΔΙΑΓΝΩΣΗ ΤΗΣ ΝΟΣΟΥ ALZHEIMER 57 4.1Προεπεξεργασία των εικόνων λειτουργικής απεικόνισης μαγνητικού συντονισμού 59 4.1.1. Διόρθωση στο χρόνο λήψης των τομών των 3D εικόνων fMR 60 v 4.1.2. Διόρθωση της κίνησης 4.1.3. Χωρική κανονικοποίηση 4.1.4. Φιλτράρισμα στο πεδίο του χώρου 4.2 Μοντελοποίηση των χρονοσειρών fMRI 4.2.1. Μέθοδοι ανάλυσης εικόνων fMR 4.2.2. Γενικευμένα Γραμμικά Μοντέλα 4.2.3. Χρονικές συσχετίσεις 4.2.4. Χωρικές συσχετίσεις 4.2.5. Χωρο-χρονικές συσχετίσεις 4.2.6. Εκτίμηση της δομής συσχέτισης και της διακύμανσης 4.2.7. Δημιουργία χαρτών ενεργοποίησης 4.3. Εξαγωγή χαρακτηριστικών 4.3.1. Χαρακτηριστικά που χρησιμοποιούνται στην κλινική πράξη για τη διάγνωση της νόσου Alzheimer 4.3.2. Χαρακτηριστικά που εξήχθηκαν για τη διάγνωση της νόσου Alzheimer 4.4. Επιλογή χαρακτηριστικών 4.4.1. Επιλογή χαρακτηριστικών βασισμένη στη συσχέτιση 4.5.Ταξινόμηση με χρήση των τυχαίων δασών και μηχανών διανυσμάτων υποστήριξης 4.5.1. Ταξινόμηση με χρήση του αλγορίθμου τυχαίων δασών 4.5.2. Ταξινόμηση με χρήση τροποποιήσεων του αλγορίθμου τυχαίων δασών 4.5.3. Ταξινόμηση με χρήση των μηχανών διανυσμάτων υποστήριξης 4.6. Εξαγωγή κανόνων από τα δέντρα που συνθέτουν το τυχαίο δάσος ΚΕΦΑΛΑΙΟ 5. ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΠΡΟΤΕΙΝΟΜΕΝΗΣ ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑΣ ΓΙΑ ΤΗ ΔΙΑΓΝΩΣΗ ΤΗΣ ΝΟΣΟΥ ALZHEIMER 5.1 Περιγραφή της βάσης δεδομένων 5.2 Αποτελέσματα προτεινόμενης μεθοδολογίας 5.2.1 Αποτελέσματα επιλογής χαρακτηριστικών 5.2.2 Αποτελέσματα ταξινόμησης με χρήση του αλγορίθμου τυχαίων δασών 5.2.3 Αποτελέσματα ταξινόμησης με χρήση των τροποποιήσεων του αλγορίθμου τυχαίων δασών. 5.2.4 Αποτελέσματα ταξινόμησης με χρήση των μηχανών διανυσμάτων υποστήριξης 5.2.5 Σύγκριση των αλγορίθμων ταξινόμησης 5.2.6 Αποτελέσματα εφαρμογής των κανόνων που εξήχθηκαν 5.2.7 Σύγκριση της προτεινόμενης μεθοδολογίας με τη βιβλιογραφία ΚΕΦΑΛΑΙΟ 6. ΤΡΟΠΟΠΟΙΗΣΕΙΣ ΤΟΥ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΥ ΤΩΝ ΤΥΧΑΙΩΝ ΔΑΣΩΝ 6.1 Τροποποιήσεις του μηχανισμού κατασκευής των ταξινομητών των τυχαίων δασών 6.2 Τροποποιήσεις του μηχανισμού ψηφοφορίας των τυχαίων δασών 6.2.1 Τροποποιήσεις που αναθέτουν βάρη στις ψήφους των δέντρων 6.2.2 Τροποποιήσεις που επιλέγουν υποσύνολα δέντρων των τυχαίων δασών 6.3 Τροποποιήσεις του μηχανισμού κατασκευής και ψηφοφορίας των τυχαίων δασών ΚΕΦΑΛΑΙΟ 7. ΤΡΟΠΟΠΟΙΗΣΕΙΣ ΤΟΥ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΥ ΤΥΧΑΙΩΝ ΔΑΣΩΝ: ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ 7.1 Περι...
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.