NPAIRS框架的理解
2014-04-01 16:09
232 查看
《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。
__________________________________________________________________
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。。。。。。
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。
__________________________________________________________________
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。。。。。。
相关文章推荐
- 【SSH】——框架理解篇
- Hibernate student,course,score作业的框架理解
- 图形化Hibernate框架理解
- iOS <CoreLocation>定位框架的理解与运用
- 理解vue实现原理,实现一个简单的Vue框架
- Understanding the Framework (理解FMS框架)
- 对于redis底层框架的理解(五)
- Yii框架 Event 和 Behavior理解
- Audio框架层理解
- Caffe源码理解(1)——caffe框架梳理
- 人工智能 tensorflow框架-->Softmax回归模型的理论理解 07
- TP框架中,关于对auth权限分配的理解
- 深入理解springmvc 框架思想
- Framework 框架 理解与分析
- Android中MVP框架理解
- 网络框架中如何理解正向代理和反向代理
- Spring MVC框架小小的理解
- shiro安全框架---shiro的应用理解
- mapReduce框架个人理解
- 理解企业应用框架