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应用机器学习方法对内侧颞叶癫痫患者全脑白质的研究的中期报告.docx
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应用机器学习方法对内侧颞叶癫痫患者全脑白质的研究的中期报告.docx
该【应用机器学习方法对内侧颞叶癫痫患者全脑白质的研究的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【应用机器学习方法对内侧颞叶癫痫患者全脑白质的研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。应用机器学****方法对内侧颞叶癫痫患者全脑白质的研究的中期报告本研究旨在探究内侧颞叶癫痫患者的全脑白质情况,并通过应用机器学****方法对其进行分析,以期提高对该疾病的诊断和治疗效果。以下是本项目的中期报告。数据来源和预处理:本研究使用了公开数据库“癫痫结构图谱联合数据资源库”中的内侧颞叶癫痫患者的MRI图像数据集。数据集共包括100名内侧颞叶癫痫患者和100名正常健康对照组的MRI图像。我们利用FSL软件包中的TBSS(tract-basedspatialstatistics)对数据进行预处理和分析,通过执行以下几个步骤:1、读取MRI数据集2、提取每个被试的FA图像3、对所有FA图像进行非线性配准4、计算平局FA图像5、提取所有被试的骨骼连接的中心线6、将每个主体的中心线投影到平均的FA图像上7、创建平均的中心线8、使用平均的中心线的投影计算FA的Skeleton特征提取和选择:我们基于统计学分析和信息量来选择要分析的特征。在本研究中,我们选择7个特征,分别是:1)平均FA值总体统计;2)平均FA值左半球;3)平均FA值右半球;4)平均RD值总体统计;5)平均RD值左半球;6)平均RD值右半球;7)平均AD值总体统计。机器学****模型和结果:我们使用KNN、SVM、RF三种机器学****算法对特征集进行分类分析,以识别癫痫患者的全脑白质情况。结果表明,RF算法的精度最高,%。此外,我们还使用ROC曲线和AUC值评估了我们的模型,并提供了混淆矩阵,以进一步对模型的准确性进行评估。结论:本研究使用机器学****方法对内侧颞叶癫痫患者的全脑白质进行了分析,结果表明机器学****方法可以有效地对该疾病进行分类分析和预测。以RF算法为例,%,对于该疾病的诊断和治疗具有一定的参考价值。
应用机器学习方法对内侧颞叶癫痫患者全脑白质的研究的中期报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.
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