Анализ на аномалии и визуализация данных. МРТ головного мозга

Нажмите для полного просмотра!

Анализ на аномалии и визуализация данных. МРТ головного мозга, слайд №2

Анализ на аномалии и визуализация данных. МРТ головного мозга, слайд №3

Анализ на аномалии и визуализация данных. МРТ головного мозга, слайд №4

Анализ на аномалии и визуализация данных. МРТ головного мозга, слайд №5

Анализ на аномалии и визуализация данных. МРТ головного мозга, слайд №6

Анализ на аномалии и визуализация данных. МРТ головного мозга, слайд №7

Анализ на аномалии и визуализация данных. МРТ головного мозга, слайд №8

Анализ на аномалии и визуализация данных. МРТ головного мозга, слайд №9

Анализ на аномалии и визуализация данных. МРТ головного мозга, слайд №10

Анализ на аномалии и визуализация данных. МРТ головного мозга, слайд №11

Анализ на аномалии и визуализация данных. МРТ головного мозга, слайд №12

Анализ на аномалии и визуализация данных. МРТ головного мозга, слайд №13

Анализ на аномалии и визуализация данных. МРТ головного мозга, слайд №14

Анализ на аномалии и визуализация данных. МРТ головного мозга, слайд №15

Анализ на аномалии и визуализация данных. МРТ головного мозга, слайд №16

Анализ на аномалии и визуализация данных. МРТ головного мозга, слайд №17

Анализ на аномалии и визуализация данных. МРТ головного мозга, слайд №18

Анализ на аномалии и визуализация данных. МРТ головного мозга, слайд №19

Анализ на аномалии и визуализация данных. МРТ головного мозга, слайд №20

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Анализ на аномалии и визуализация данных. МРТ головного мозга. Доклад-сообщение содержит 20 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

Анализ на аномалии и визуализация данных МРТ головного мозга Control Process and Stability 2019 Алиева Сабина

Слайд 2

Описание слайда:

Введение Объемы данных, получаемых медиками для постановки диагноза и лечения пациенту, а также сложность задач, возникающих в нейрофизиологии, неуклонно растет

Слайд 3

Описание слайда:

Введение Нейрофизиология, как и любые медицинские исследования, представляют собой обширную сферу для применения методов машинного обучения.

Слайд 4

Описание слайда:

Актуальность Физиологические и функциональные изменения в головном мозге происходят намного раньше, прежде чем проявится очевидная для конкретного заболевания симптоматика. В связи с этим, анализ цифровых данных, полученных при магнитно-резонансной томографии, представляет большой интерес.

Слайд 5

Описание слайда:

Исходные данные Для исследования Санкт-Петербургским научно-исследовательским психоневрологическим институтом имени В. М Бехтерева были предоставлены данные о 139 пациентах. Данные получены с помощью обработки МРТ программным пакетом FreeSurfer , который для каждой структуры мозга вычисляет необходимые для исследования параметры.

Слайд 6

Описание слайда:

Исходные данные Все данные изначально размечены на четыре группы по заболеваниям: Пациенты, страдающие болезнью Альцгеймера Страдающие сосудистой деменцией Страдающие депрессией Контрольная группа.

Слайд 7

Описание слайда:

Необходимые параметры Для данных заболеваний врачи принимают во внимание следующие параметры каждой структуры мозга: Количество белого вещества Количество серого вещества Средняя толщина Площадь поверхности. Значения каждого из этих параметров берутся для левой и правой структуры головного мозга соответственно. Каждая структура относится к определенной доле мозга: лобная, теменная, затылочная, височная, инсула, гиппокамп.

Слайд 8

Описание слайда:

Выбор методов для визуализации Целью исследования является нахождение метода понижения размерности, который наиболее точно сохранит и отобразит связь между классами пациентов с перечисленными заболеваниями. Среди множества методов снижения размерности были выделены следующие: Метод анализа главных компонент Метод анализа независимых компонент Стохастическое вложение соседей с t-распределением Многомерное шкалирование Линейный дискриминантный анализ Неотрицательное матричное разложение

Слайд 9

Описание слайда:

Визуализация Серые точки - страдающие болезнью Альцгеймера Желтые точки - страдающие сосудистой деменцией Синие точки - страдающие депрессией Красные - контрольная группа

Слайд 10

Описание слайда:

Височная доля PCA

Слайд 11

Описание слайда:

Теменная доля PCA

Слайд 12

Описание слайда:

Лобная доля PCA

Слайд 13

Описание слайда:

Insula PCA

Слайд 14

Описание слайда:

Затылочная доля PCA

Слайд 15

Описание слайда:

Лимбическая система PCA

Слайд 16

Описание слайда:

LDA 2 components Лобная доля

Слайд 17

Описание слайда:

Анализ на аномалии данных гиппокампа Визуализация с помощью PCA

Слайд 18

Описание слайда:

Анализ на аномалии данных парагиппокампальной извилины Визуализация с помощью PCA

Слайд 19

Описание слайда:

Анализ полученных результатов Метод понижения размерности LDA сохраняет больше информации о классах больных. Попытки визуализации данных о каждой доле мозга с помощью методов понижения размерности не столь эффективны, сколько анализ каждой структуры мозга отдельно. С помощью плотностного алгоритма кластеризации можно качественно детектировать аномалии в нейрофизиологических данных. В составе аномальных точек в основном больные из указанных категорий и лишь редко из контрольной группы, что говорит о целесообразности использования этого метода анализа данных.

Слайд 20

Описание слайда:

Заключение В результате получены подтверждения оправданности использования методов понижения размерности для визуализации данных МРТ мозга человека. Среди описанных методов некоторые демонстрируют явные преимущества в сравнении с остальными для конкретных задач. Результаты анализа на аномалии также сопоставимы с предположениями врачей об изменениях в структурах мозга при данных заболеваниях, что также подтверждает оправданность исследования данных МРТ на аномалии.