Nörogörüntüleme Veri kullanarak Hastalık ile ilgili Mekansal Kovaryans Desenler belirlenmesi

Ölçekli subprofile modeli (SSM) ^1-4 daha az bileşenleri (Şekil 1) reddederken hasta ve kontrol grubu beyin görüntü verilerini varyasyon ana kaynağı tanımlayan bir çok değişkenli PCA tabanlı algoritmasıdır. Kararlı durum multimodal görüntülerin voksel-by-voksel kovaryans veri doğrudan uygulanabilir, bir grup görüntü seti tüm birkaç önemli lineer bağımsız kovaryans desen ve ilgili konu puanları azaltılabilir. Her kalıp, bir grup değişmeyen subprofile (CBS), fonksiyonel olarak birbiriyle beyin bölgelerinin bir mekansal dağıtık ağ temsil eden bir dik temel bileşenidir denir. Küçük ağa özgü katkıları belirsiz olabilir büyük küresel ortalama skaler etkileri doğal logaritmik dönüşüm kaldırılır ve veri ^2,5,6 merkezleme anlamına vardır. Konularda bağımsız Clin ile ilişkili basit bir skaler skorla temsil edilen bir değişken dereceye kadar bu desen her ifadenik veya psikometrik tanımlayıcıları ^7,8. Konu puanları (yani desen ifade değerleri) lojistik regresyon analizi kullanılarak, lineer katsayıları sağlıklı kontrol grubu ^5,6 hastaların gelişmiş ayrımcılıkla tek bir hastalık ile ilgili mekansal kovaryans desen, yani kompozit ağlar birden çok temel bileşenler birleştirmek için elde edilebilir. Türetme kümesi içinde çapraz doğrulama önyükleme yeniden örnekleme teknikleri ⁹ kullanılarak yapılabilir. İleri doğrulama kolayca ¹⁰ prospektif veri setleri içinde türetilmiş desen doğrudan puan değerlendirmesi ile teyit edilir. Doğrulandığında, hastalıkla ilgili desen kullanılan sağlıklı bireylerin çoğu seti (hastalıkları ile), özgün model türev ^11, sabit bir referans numunesi ile ilgili olarak her bir hasta skor için kullanılabilir. Bu standart değerler da ayırıcı tanı ^12,13 yardımcı olmak için ve hastalık değerlendirmek için kullanılabilirağ düzeyinde ^7,14-16 de ilerleme ve tedavi etkileri. Biz hastalığın karakteristik kovaryans desen biyolojik elde etmek bizim in-house yazılımı kullanarak Parkinson hastalığı hasta ve normal kontrollerin FDG PET verilerine bu metodolojinin uygulama örneği mevcut.