NPAIRS框架的理解
《The NPAIRS Computational Statistics Framework for Data Analysis in Neuroimaging》
Strother.
performance metric ,作为评测分析的量化方式,我们必须对分析的结果和效应进行量化分析。
1.通过将(p,r)作为一个函数用来衡量PDA分析的主成份子空间的大小。
NPAIRS框架有三个作用:
1.衡量全局信噪比;
2.衡量fmri数据集的维度;
3.优化fmri数据处理的时间轴。
2.以前的PET研究,很多都是基于神经网络和机器学习。而现在的fmri分析,大多是基于单变量glm,然后做统计校验。不过,最近fmri的研究应用多变量分类器,呈现井喷式地增长。
3.单单一个prediction预测性,就可以作为一般机器学习方法的衡量指标。但是神经影像,还需要其他的指标,比如reproductivity,这个指标用来衡量方法的鲁棒性,检测我们的方法,是否能在inter-subject,inter-group间保持稳定。
4.reproductivity可作为ROC分析的数据驱动的一个替代版本。
5.strother要干这样一件事:利用(p,r)来优化一般的fmri预处理时间轴。
6.strother要干这样一件事:利用(p,r)来优化一般的pca维度选择策略。
7.按照strother的意思,也就是npairs发明人的意思,只要是类似于pda这样的,利用pca+lda分析的方法,都是可以利用npairs进行优化的。
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很麻烦,因为这里的npairs方法真的不容易。
不过已经有现成的软件了。
可以尝试使用。。。。。。
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