TexturePD. tex dvi



Yüklə 128,13 Kb.
Pdf görüntüsü
tarix07.04.2018
ölçüsü128,13 Kb.
#36463


Texture Features Based Detection of Parkinson’s

Disease on DaTSCAN images

F J Martinez-Murcia

1

, J M G´orriz



1

, J Ram´ırez

1

, I A Ill´an



1

, C G Puntonet

2

,

and the Parkinson’s Progression Markers Initiative



1

Department of Signal Theory, Networking and Communications,



Universidad of Granada, Spain.

2

Department of Computer Architecture and Technology,



Universidad de Granada, Spain.

Abstract.

In this work, a novel approach to Computer Aided Diagnosis

(CAD) system for the Parkinson’s Disease (PD) is proposed. This tool is

intended for physicians, and is based on fully automated methods that

lead to the classification of Ioflupane/FP-CIT-I-123 (DaTSCAN) SPECT

images. DaTSCAN images from the Parkinson Progression Markers Ini-

tiative (PPMI) are used to have in vivo information of the dopamine

transporter density. These images are normalized, reduced (using a mask),

and then a GLC matrix is computed over the whole image, extracting

several Haralick texture features which will be used as a feature vector

in the classification task. Using the leave-one-out cross-validation tech-

nique over the whole PPMI database, the system achieves results up to

a 95


.9% of accuracy, and 97.3% of sensitivity, with positive likelihood ra-

tios over 19, demonstrating our system’s ability on the detection of the

Parkinson’s Disease by providing robust and accurate results for clinical

practical use, as well as being fast and automatic.

Keywords:

Parkinson’s Disease, DaTSCAN images, Computer Aided

Diagnosis, Haralick Texture Features, Support Vector Machines, Super-

vised Learning

1

Introduction



Parkinsonian Syndrome (PS), also known as Parkinsonism, is a neurological syn-

drome characterized by tremor, hypokinesia, rigidity and postural instability [3].

It is considered as the second most common neurodegenerative disease, with a

prevalence of 1-3% in the population over 65 years of age [11]. A wide range of

etiologies may lead to the PS, while the most common cause is the neurodegen-

erative condition called Parkinson’s Disease (PD). This disease originates due to

Data used in the preparation of this article were obtained from the Parkinson’s Pro-



gression Markers Initiative (PPMI) database (www.ppmi-info.org/data). As such,

the investigators within PPMI contributed to the design and implementation of

PPMI and/or provided data but did not participate in the analysis or writing of this

report. PPMI investigators include (complete listing at PPMI site).




the progressive loss of dopaminergic neurons of the nigrostriatal pathway, which

connects the substantia nigra to the striatum. As a result, the dopamine content

of the striatum decreases, and consequently, dopamine transporters (DAT) are

lost. Other possible causes include some toxins, a few metabolic diseases, and a

handful of non-PD neurological conditions [2].

As the PD is related to a loss of dopamine transporters in the nigrostriatal

pathway, the study of its status by means of brain imaging techniques has been

suggested to increase the diagnostic accuracy in the case of parkinsonian syn-

dromes [3]. Ioflupane/FP-CIT-I-123 (better known as DaTSCAN) is a tracer

that binds to the dopamine transporters in the striatum, allowing the obtention

of Single Photon Emission Computed Tomography (SPECT) images that show

a reduced uptake of the tracer in the striatum in patients with PS [1].

A wide range of supervised learning techniques have been combined to gener-

ate Computer Aided Diagnosis (CAD) systems that allow to detect neurodegen-

erative diseases, such as Alzheimer’s Disease [9] or Parkinson [16]. Techniques

range from the use of selection of Regions of Interest (ROIs) [5], or Single Value

Decomposition strategies (SVD) [14] to more complex approaches such as Empir-

ical Mode Decomposition (EMD) combined with Principal Component Analysis

(PCA) combined method in [13].

In this work we use the Haralick Texture analysis, proposed in [4], that

provides several texture features, which we will use to characterize some patterns

of the Parkinson’s Disease. To do so, we calculate a 3D Gray Level Co-occurrence

(GLC) matrix [12], required for the computation of these features. Finally we

make use of a Support Vector Machine (SVM) [18] binary classifier to test the

ability of these features in the PD pattern detection.

2

Methodology



2.1

Test data and preprocessing

Data used in the preparation of this article were obtained from the Parkinson’s

Progression Markers Initiative (PPMI) database (www.ppmi-info.org/data).

For up-to-date information on the study, visit www.ppmi-info.org.

The images in this database were imaged 4 ± 0.5 hours after the injection

of between 111 and 185 MBq of DaTSCAN. Subjects were also pretreated with

saturated iodine solution (10 drops in water) or perchlorate (1000 mg) prior to

the injection. All subjects had a supplied

57

Co line marker affixed along the



canthomeatal line, which will facilitate subsequent image processing and allow

the core lab to accurately distinguish left and right in the face of multiple image

file transfers. These markers are only evident in the

57

Co window and hence do



not contaminate the

123


I-DaTSCAN brain data [8, 6].

Raw projection data are acquired into a 128 × 128 matrix stepping each 3

degrees for a total of 120 projection into two 20% symmetric photopeak windows

centered on 159 KeV and 122 KeV with a total scan duration of approximately

30 - 45 minutes. Other scan parameters (collimation, acquisition mode, etc) are



selected for each site. The images of both the subject’s data and the cobalt stri-

atal phantom are reconstructed and attenuation corrected, implementing either

filtered back-projection or an iterative reconstruction algorithm using standard-

ized approaches [6]. After the processing, images used are spatially and intensity

normalized, and of a 91 × 109 × 91 size.

All images in the databases have been spatially normalized (using the SPM8

software and a custom DaTSCAN template -see Fig. 1, which depicts some

cuts of both normal and affected subjects-) and intensity normalized using the

Integral Normalization

algorithm. This method is based on the obtainment

of an intrinsic parameter from the image, I

p

, and the estimation of the binding



activity as:

t



= t/I

p

(1)



where t denotes the spatially normalized image, and t

the image normalized



spatially and in intensity. In this case, all intensity values on the image are

summed as an aproximation of the expression I

p

=

t, which results in an



integral value of the intensity.

Axial


20

40

60



20

40

60



80

Sagital


20

40

60



20

40

60



80

Coronal


20

40

60



10

20

30



40

50

60



(a) PD subject (PPMI)

Axial


20

40

60



20

40

60



80

Sagital


20

40

60



20

40

60



80

Coronal


20

40

60



10

20

30



40

50

60



(b) Normal Control (PPMI)

Fig. 1: Sample image from (a) a PD patient from PPMI database and (b) a

healthy subject from PPMI database.

2.2


Mask

At this point, all the images are spatially and intensity normalized. These im-

ages feature two major changes in their intensity levels: the change between the

noisy background and the whole brain, and the increase difference between brain

intensity levels and those of the striatum.

We assume that the change between the background and the brain should

not be significative enough for the diagnosis of the PD, though its influence on

the texture of the image is clear. Given this assumption, it would be desirable

to remove all background pixels from the images. To do so, we use a masking

process


.

As the computation of the GLC matrix (which will be explained more exten-

sively in the following section) needs an cuboid image, our purpose is to extract

the biggest box which contains only brain pixels. Thus, we establish an intensity




threshold, I

th

, and extract a mask from the mean image of all images in the



database using:

M ask = I > I

th

(2)


Then, the coordinates of the largest box that fits into that mask is obtained,

and this area is selected in all images. We have used intensity thresholds ranging

from 0% (all image is selected) to 50% of the highest intensity of the mean image.

2.3


Haralick Texture Features

A co-occurrence matrix is a matrix that is defined over an image to be the distri-

bution of co-occurring values at a given offset. Mathematically, a co-occurrence

matrix C is defined over an n × m image I, parameterized by an offset (∆x,∆y),

as:

C

∆x,∆y



(i, j) =

n

p=1



m

q=1


1,

if I(p, q) = i and I(p + ∆x, q + ∆y) = j

0,

otherwise



(3)

Note that the (x,y) parameterization makes the co-occurrence matrix sen-

sitive to rotation. We choose one offset vector, so a rotation of the image not

equal to 180 degrees will result in a different co-occurrence distribution for the

same (rotated) image. This is rarely desirable in the applications co-occurrence

matrices are used in, so the co-occurrence matrix is often formed using a set of

offsets sweeping through 180 degrees (i.e. 0, 45, 90, and 135 degrees) at the same

distance to achieve a degree of rotational invariance.

The method used here to expand the co-occurrence matrix to a tridimensional

space is defined in [12], introducing another variable in Eq. 3. A 3D co-occurrence

matrix C is defined over an n × m × k three-dimensional image I, parameterized

by an offset (∆x,∆y, ∆z), as:

C



(i, j, k) =



n

p=1


m

q=1


k

r=1


1,

if I(p) = i and I(p + ∆) = j

0,

otherwise



(4)

where


p

= (p, q, r), and ∆ = (∆x, ∆y, ∆z)

(5)

Twelve Haralick texture features [4] are then extracted from the GLC ma-



trix computed in Eq. 4, in this order: Energy, Entropy, Correlation, Contrast,

Variance, Sum Average, Inertia, Cluster shade, Cluster prominence, Homogene-

ity, Maximum probability and Inverse variance. As 13 spatial directions and 10

distances are considered, a total number of 130 co-ocurrence matrices are com-

puted, and therefore, 130 values for each of the Haralick texture features have

been computed. These values have been used as an input vector to the following

classifier.



Fig. 2: Spatial representation of the thirteen direction vectors used to compute

the thirteen different GLC matrices.

2.4

Classifier



The classification step is performed as follows. A predictive model is derived

from a set of training data from two different classes -in our case, patients with-

out dopaminergic deficit (NOR) and Parkinson’s Disease (PD)-, and the test

image is then classified. To build our predictive model, we make use of the Sup-

port Vector Machines paradigm. Support Vector Machine (SVM) [17] is a recent

class of statistical classification and regression techniques playing an increasing

role in applications to detection problems in various engineering problems, no-

tably in statistical signal processing, pattern recognition, image analysis [9], and

communication systems. SVM with linear discriminant functions define decision

hypersurfaces or hyperplanes in a multidimensional feature space, that is:

g(x) = w

T

x



+ ω

0

= 0,



(6)

where w is known as the weight vector and ω

0

as the threshold. The weight



vector w is orthogonal to the decision hyperplane and the optimization task

consists of finding the unknown parameters ω

i

, i = 1, ..., n defining the decision



hyperplane.

Let x


i

, i = 1, 2, ..., n be the feature vectors of the training set, X. These belong

to either ω

1

or ω



2

, the two classes. If the classes were linearly separable, the

objective would be to design a hyperplane that classifies correctly all the training

vectors. Among the different design criteria, the maximal margin hyperplane is

usually selected since it leaves the maximum margin of separation between the

two classes. Since the distance from a point x to the hyperplane is given by

z = |g(x)|/ w , scaling w and w

0

so that the value of g(x) is +1 for the nearest



point in ω

1

and −1 for the nearest points in ω



2

, the optimization problem is

reduced to minimizing a cost function J(ω) = 1/2||ω||

2

subject to:



f

svm


(x) =

N

S



i=1

α

i



ω

i

Φ(s



i

) · Φ(x) + ω

0

(7)



where α

i

are the solution of a quadratic optimization problem that is usually



determined by quadratic programming or the well-known sequential minimal op-

timization algorithm, and Φ(s) or Φ(x) denote the transformation of the feature

vectors into the effective feature space. This basic SVM classifier produces a

linear separation hyperplane.

SVM classifiers with linear kernels are based on a solid theoretical background

thus leading to reproducible performance and finally, showing a good robustness

to noisy or mislabeled data. Therefore, they are usually applied to evaluate the

separability of different features, providing low generalization error even with

small learning sample datasets.

3

Results and Discussion



To perform an evaluation of our proposed CAD system, we have independently

evaluated the effect of using each of the 12 Haralick Texture Features. Thus,

regarding their ability to correctly interpret the texture of the normalized DaT-

SCAN image. All directions are considered but the influence of the distance d

at whith the GLC matrix is calculated has been also considered, using all the

feature values extracted in a range of 1 < d distance from the central voxel.

In each of these experiments, the images are previously reduced using masks,

with an specific intensity threshold I

th

starting at 0% (whole image) up to 50%



of the highest intensity value, as commented in Section 2.2.

3.1


Evaluation

The proposed methodology has been tested on the PPMI databse (see Sec. 2.1).

We have used a cross-validation method called leave-one-out to extract some

evaluation parameters which will allow us to compare and evaluate the perfor-

mance of these proposed systems. Parameters like accuracy, sensitivity, speci-

ficity, Positive Likelihood (PL) and Negative Likelihood (NL) ratios have been

estimated using this method.

Leave-one-out method provides us with a mean of using almost all images for

the training of the classifier and still get an unbiased error estimate [7]. However

this estimate might be affected by the database topology and the classifier used.

Anyway, this is one of the most used methods for system validation, and so will

be used in this work.

The accuracy, sensitivity and specificity parameters are calculated as:

Acc =


T P + T N

T P + T N + F P + F N

, Sens =

T P


T P + F N

, Spec =


T N

T N + F P

(8)

where TP, TN, FP and FN are the number of true positives, true negatives, false



positives and false negatives, respectively. Accuracy measures the proportion of

correctly classified samples. Sensitivity and specificity are used to measure the

proportion of actual positives or negatives which are identified correctly (e.g. the

percentage of PS patients, or normal controls who are identified as such).




Although sensitivity and specificity are very important to reveal the abil-

ity of a system on detecting PD/NOR patterns, they are prevalence-dependent.

This means that in an positive prevalent database (those where there is a higher

number of positives), sensitivity will be higher, and similarly occurs with speci-

ficity. So even if they are a good estimate of the goodness of the classifier, other

parameters such as Positive and Negative Likelihood ratios (PL and NL), which

are prevalence independent, are computed.

P L = Sensitivity/(1 − Specificity)

(9)

N L = (1 − Sensitivity)/Specificity



(10)

These parameters are also widely used in clinical medicine, where values of PL

greater than 5 or NL values less than 0.2 can be applied to the pre-test probabil-

ity of a patient having the disease tested to estimate a post-test probability of the

disease state existing [10]. A positive result for a test with PL of 8 adds approx-

imately 40% to the pre-test probability that a patient has a specific diagnosis.

These parameters are computed with Eq. 9 and 10.

3.2


Results and discussion

In this work, we have tested the performance of a CAD system which makes use

of the Haralick Texture Features to extract relevant textural information from

images, and then using these features to classify each image. We have used a

mask to reduce dimensionality and improve the GLC matrix computation, and

the whole system has been evaluated using the widely available PPMI database,

to better facilitate the reproducibility of results.

As commented in Section 2.2, a mask has been added to the normalized

images, to extract smaller box-shaped images that allows us to both perform

the following tests more efficiently and optimize the calculation of the GLC

matrix by removing all non-brain pixels from the source image. Therefore, this

masking step might seem profitable.

However, it shows one major drawback: its dependence on the manual oper-

ation of setting the mask threshold. Although large number of border detection

algorithms exist, and most of them could be applied here to select the brain area,

and thus, the intensity threshold, in this work we have established some manual

thresholds -see Sec. 2.2- for better evaluating the performance of our system.

To better illustrate the influence of using masks, Table 1 shows the accuracy

results obtained by our system using either no mask (mask = 0% ) or different

levels for the intensity threshold I

th

.

Most of the best values are obtained using the Homogeneity as an input



vector, except for when I

th

> 0.35 ∗ I



max

. This can be easily explained due to

the image characteristics. As we commented before, one of the reasons of using

masks was to select the biggest image box that contains only brain pixels. This is

achieved in these integral-normalized images when the intensity threshold values

are around this percentage of the maximum intensity of the image. Therefore,

more automatic methods to detect this threshold in all types of images should be



Feature

0

5%



15%

25%


35%

45%


Energy

0.822


0.822

0.784


0.862

0.929


0.952

Entropy


0.807

0.807


0.792

0.881


0.933

0.914


Correlation

0.851


0.851

0.870


0.929

0.933


0.955

Contrast


0.818

0.818


0.833

0.937


0.948

0.937


Variance

0.762


0.762

0.784


0.825

0.888


0.914

Sum Average

0.810

0.810


0.844

0.900


0.937

0.933


Inertia

0.773


0.773

0.810


0.833

0.937


0.941

ClusterShade

0.818

0.818


0.833

0.937


0.948

0.937


ClusterTendency

0.926


0.926

0.911


0.941

0.933


0.918

Homogeneity

0.926

0.926


0.929

0.944


0.952

0.907


MaxProbability

0.766


0.766

0.747


0.770

0.818


0.814

InverseVariance

0.743

0.743


0.796

0.870


0.874

0.914


Table 1: Accuracy results for each of the 12 Haralick texture features (see Sec.

2.3), using different intensity thresholds (in %).

desirable. In Figure 3, the resulting area of using an I

th

= 0.30I



max

is depicted,

applied to the same subject on Fig. 1b. It is interesting to note that our goal of

selecting only internal brain voxels has been achieved with this threshold.

Axial

10

20



30

5

10



15

20

25



30

35

Sagital



10

20

30



40

50

5



10

15

20



25

30

35



Coronal

10

20



30

40

50



5

10

15



20

25

30



Fig. 3: Resulting image box when using a mask with a I

th

= 0.30I



max

.

As commented before, all features improve their accuracy results as the in-



tensity threshold increases, but there are some of them that perform particularly

well in this task, e.g. Homogeneity, Cluster Shade or Energy. Five of these best

features are depicted on Fig. 4. It is noticeable that, while some features increase

their performance significantly once I

th

exceeds some values (which we can con-



sider as an indication that only brain voxels have been selected), there are others

that offer good values almost independently of the chosen value for I

th

.

We have already focused on the performance of the system depending on



the mask applied and the feature used for classifying. Nevertheless, there is

one more parameter on the system that can affect the results: the distance d

at which the GLC matrix is calculated. To perform a deeper analysis of this

parameter, we have evaluated the behavior of the system using only the 13 values




0.05

0.1


0.15

0.2


0.25

0.3


0.35

0.4


0.45

0.6


0.65

0.7


0.75

0.8


0.85

0.9


0.95

1

Accuracy over I



th

I

th



Accuracy

 

 



Homogeneity

Correlation

Energy

Cluster Shade



Cluster Tendency

Fig. 4: Accuracy obtained by our proposed system using each of the texture

features listed in the legend, using different values for I

th

.



of each Haralick texture feature extracted from the 13 GLC matrices (one in each

direction) computed at a distance d of the central voxel, with 1 < d < 10. When

using each of the five aforementioned texture features, the performance results

on our system are displayed on Fig. 5. Notice that, once a maximum is achieved

generally at d = 7, 8, the accuracy decreases, what might point out the softness

degree of the texture pattern of these images.

1

2

3



4

5

6



7

8

9



10

0.6


0.65

0.7


0.75

0.8


0.85

0.9


0.95

1

Distance



Accuracy

Accuracy vs Distance

 

 

Homogeneity



Cluster Shade

Cluster tendency

Energy

Correlation



Fig. 5: Accuracy obtained by our proposed system using only the features ex-

tracted from the 13 GLC matrices (one in each direction) computed at a distance

d of the central voxel.

In Table 2 we compare this method with others from the bibliography and

the Voxels-as-Features approach, commonly used as an estimation of the per-



formance of visual analysis performed by experts [15]. Some of the methods

evaluated include a combination of intensity normalization strategies and clas-

sifiers (VAF-IN) [5], a SVD approach that independently decomposes each side

of the brain (as PD often show asymmetrical dopamine deficit) [14] and a EMD

of the images, then modeled using PCA or ICA to classify the images [13].

System


Acc

Sens


Spec

PL

NL



Homogeneity

0.959


0.973

0.949


19.22

0.028


Cluster Shade

0.955


0.964

0.949


19.01

0.038


Cluster Tendency

0.955


0.973

0.943


17.10

0.029


Correlation

0.941


0.946

0.937


14.92

0.058


Energy

0.937


0.964

0.918


11.73

0.039


VAF

0.840


0.807

0.862


5.88

0.224


VAF-IN

0,913


0.890

0.932


13.08

0.118


SVD

0.940


0.962

0.918


11.73

0.041


EMD-IMF3

0.950


0.951

0.948


18.28

0.051


Table 2: Comparison of our proposed system (using different texture features)

and some other methods in the bibliography: VAF system using the intensity-

normalized images, a combination of intensity normalization strategies and clas-

sifiers (VAF-IN) [5], a SVD-based approach [14] and EMD using the third inde-

pendent mode function (IMF3) [13].

Our method based on the Haralick Texture Features and a mask obtains

better results in almost every case (specially when using one of the three best

features: Homogeneity, Cluster Shade or Cluster Tendency), which also show a

high independence of the value used for the intensity threshold of the mask (I

th

).



All methods clearly outperforms the VAF approach, and only the EMD based

method obtains similar values to our system. In the latter case, our system shows

a clear advantage: its simplicity in terms of computation. While we make use of

the directly-computed texture features from the GLC matrix, after a reduction

of the image using a mask, the EMD-based method combines gaussian filtering,

a Multidimensional Ensemble EMD extraction of some slices, feature reduction

using PCA and classification using SVM.

4

Conclussion



The development of new computer-based diagnosis software is a promising area

of research. The proposed system aims to provide a fully automated method

for physicians to help them in the diagnosis task of Parkinson’s Disease (PD),

eliminating expensive manual operations, in the sense of requiring an expertise

degree of the operator, as well as reducing time costs. Moreover, as the pro-

cess is automatic, it might not suffer from the pitfalls of investigator-dependent

methods.



The presented work makes use of several widely known techniques that,

combined, demonstrate their ability in the detection of some PD patterns in

DaTSCAN imaging. Particularly, the use of a mask to select subimages that

contains only brain voxels has a great impact on the computation of a GLC

matrix, facilitating a subsequent texture analysis. Therefore, our system that

combines a voxel selection based on mask and the analysis of the textural fea-

tures of the image demonstrates its ability on the detection of PD patterns in

DaTSCAN imaging, providing robust and accurate results up to a 95.9% of ac-

curacy, and 97.3% of sensitivity, with a Positive likelihood ratio over 19, a very

good indicator of its robustness on PD detection.

The results hereby presented are very promising, so new approaches to the

usage of textural information for the pattern characterization of neurodegener-

ative disorders can be made.

Acknowledgements

PPMI –a public-private partnership– is funded by The Michael J. Fox Founda-

tion for Parkinson’s Research and funding partners, including Abbott, Biogen

Idec, F. Hoffman-La Roche Ltd., GE Healthcare, Genentech and Pfizer Inc.

This work was partly supported by the MICINN under the TEC2008-02113

and TEC2012-34306 projects and the Consejer´ıa de Innovaci´

on, Ciencia y Em-

presa (Junta de Andaluc´ıa, Spain) under the Excellence Projects P07-TIC-02566,

P09-TIC-4530 and P11-TIC-7103.

References

1. Bhidayasiri, R.: How useful is (123I) beta-CIT SPECT in the diagnosis

of parkinson’s disease? Reviews in Neurological Diseases 3(1), 19–22 (2006),

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16596082, PMID: 16596082

2. Christine,

C.W.,


Aminoff,

M.J.:


Clinical

differentiation

of

parkin-


sonian

syndromes:

Prognostic

and


therapeutic

relevance.

The

American


Journal

of

Medicine



117(6),

412


419


(2004),

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0002934304003626

3. Eckert, T., Edwards, C.: The application of network mapping in differential di-

agnosis of parkinsonian disorders. Clinical Neuroscience Research 6(6), 359 – 366

(2007),

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1566277207000023,



neural Networks in the Imaging of Neuropsychiatric Diseases

4. Haralick, R., Shanmugam, K., Dinstein, I.: Textural features for image classifica-

tion. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics 3(6), 610–621 (1973)

5. Ill´


an, I., G´

orriz, J., Ram´ırez, J., Segovia, F., Jim´enez-Hoyuela, J., Ortega Lozano,

S.: Automatic assistance to parkinsons disease diagnosis in datscan spect imaging.

Medical Physics 39(10), 5971–5980 (2012)

6. Initiative, T.P.P.M.: PPMI. Imaging Technical Operations Manual, 2 edn. (June

2010)


7. Kohavi, R.: A study of cross-validation and bootstrap for accuracy estimation

and model selection. In: Proceedings of International Joint Conference on AI. pp.

1137–1145 (1995), http://citeseer.ist.psu.edu/kohavi95study.html



8. Marek, K., Jennings, D., Lasch, S., Siderowf, A., Tanner, C., Simuni, T., Coffey,

C., Kieburtz, K., Flagg, E., Chowdhury, S., Poewe, W., Mollenhauer, B., Klinik,

P., Sherer, T., Frasier, M., Meunier, C., Rudolph, A., Casaceli, C., Seibyl, J., Men-

dick, S., Schuff, N., Zhang, Y., Toga, A., Crawford, K., Ansbach, A., De Blasio, P.,

Piovella, M., Trojanowski, J., Shaw, L., Singleton, A., Hawkins, K., Eberling, J.,

Brooks, D., Russell, D., Leary, L., Factor, S., Sommerfeld, B., Hogarth, P., Pighetti,

E., Williams, K., Standaert, D., Guthrie, S., Hauser, R., Delgado, H., Jankovic,

J., Hunter, C., Stern, M., Tran, B., Leverenz, J., Baca, M., Frank, S., Thomas, C.,

Richard, I., Deeley, C., Rees, L., Sprenger, F., Lang, E., Shill, H., Obradov, S., Fer-

nandez, H., Winters, A., Berg, D., Gauss, K., Galasko, D., Fontaine, D., Mari, Z.,

Gerstenhaber, M., Brooks, D., Malloy, S., Barone, P., Longo, K., Comery, T., Rav-

ina, B., Grachev, I., Gallagher, K., Collins, M., Widnell, K.L., Ostrowizki, S., Fon-

toura, P., Ho, T., Luthman, J., Brug, M.v.d., Reith, A.D., Taylor, P.: The parkin-

son progression marker initiative (PPMI). Progress in Neurobiology 95(4), 629–635

(Dec 2011), http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0301008211001651

9. Mart´ınez-Murcia, F., G´

orriz, J., Ram´ırez, J., Puntonet, C., Salas-Gonz´

alez, D.:

Computer aided diagnosis tool for Alzheimer’s disease based on Mann-Whitney-

Wilcoxon U-test. Expert Systems with Applications 39(10), 9676–9685 (August

2012)

10. McGee, S.: Simplifying likelihood ratios. Journal of General Internal Medicine



17(8), 646–9 (August 2002)

11. Moghal, S., Rajput, A.H., D’Arcy, C., Rajput, R.: Prevalence of movement dis-

orders in elderly community residents. Neuroepidemiology 13(4), 175–178 (1994),

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/8090259, PMID: 8090259

12. Philips, C., Li, D., Raicu, D., Furst, J.: Directional invariance of co-occurrence

matrices within the liver. International Conference on Biocomputation, Bioinfor-

matics, and Biomedical Technologies 0, 29–34 (2008)

13. Rojas, A., G´

orriz, J., Ram´ırez, J., Ill´

an, I., Mart´ınez-Murcia, F., Ortiz,

A., R´ıo, M.G., Moreno-Caballero, M.: Application of empirical mode de-

composition (emd) on datscan spect images to explore parkinson dis-

ease.

Expert


Systems

with


Applications

40(7),


2756

2766



(2013),

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417412012274

14. Segovia, F., G´

orriz, J.M., Ram´ırez, J., lvarez, I., Jim´enez-Hoyuela, J.M., Ortega,

S.J.: Improved parkinsonism diagnosis using a partial least squares based approach.

Medical physics 39(7), 4395–4403 (2012)

15. Stoeckel, J., Ayache, N., Malandain, G., Koulibaly, P.M., Ebmeier, K.P., Dar-

court, J.: Automatic classification of SPECT images of Alzheimer’s disease patients

and control subjects. In: Medical Image Computing and Computer-Assisted Inter-

vention - MICCAI. Lecture Notes in Computer Science, vol. 3217, pp. 654–662.

Springer (2004)

16. Towey, D.J., Bain, P.G., Nijran, K.S.: Automatic classification of 123I-FP-CIT

(DaTSCAN) SPECT images. Nuclear Medicine Communications 32(8), 699–707

(Aug 2011), http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21659911, PMID: 21659911

17. Vapnik, V.N.: Estimation of Dependences Based on Empirical Data. Springer-

Verlag, New York (1982)



18. Vapnik, V.N.: Statistical Learning Theory. John Wiley and Sons, Inc., New York

(1998)

Yüklə 128,13 Kb.

Dostları ilə paylaş:




Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©genderi.org 2024
rəhbərliyinə müraciət

    Ana səhifə