Connectivity feature extraction for spatio-functional clustering of fMRI data
| Autor: | Jb. Poline, Eric Bittar, L. Pierot, s. emeriau, Frédéric Blanchard |
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| Přispěvatelé: | Centre Hospitalier Universitaire de Reims (CHU Reims), Centre de Recherche en Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication - EA 3804 (CRESTIC), Université de Reims Champagne-Ardenne (URCA), Laboratoire de Neuroimagerie Assistée par Ordinateur (LNAO), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA), Modelling brain structure, function and variability based on high-field MRI data (PARIETAL), Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Service NEUROSPIN (NEUROSPIN), Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay, Hôpital Maison Blanche, Service NEUROSPIN (NEUROSPIN), Université Paris-Saclay-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Blanchard, Frédéric |
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2010 |
| Předmět: |
General linear model
Spatial correlation business.industry Feature extraction Normalization (image processing) Pattern recognition [INFO] Computer Science [cs] computer.software_genre 030218 nuclear medicine & medical imaging Correlation 03 medical and health sciences 0302 clinical medicine Voxel A priori and a posteriori [INFO]Computer Science [cs] Data mining Artificial intelligence Cluster analysis business computer 030217 neurology & neurosurgery ComputingMilieux_MISCELLANEOUS Mathematics |
| Zdroj: | International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications, 2010, Paris, France IPTA |
| Popis: | As fMRI data is high dimensional, applications like connectivity studies, normalization or multivariate analyses, need to reduce data dimension while minimizing the loss of functional information. In our study we use connectivity profiles as a new functional feature to aggregate voxels into clusters. This offers two major advantages in comparison with the current clustering methods. It allows the analyst to deal with the spatial correlation of noise problem, that can lead to bad mergings in the functional domain, and it is based on the whole data independently of a priori information like the General Linear Model (GLM) regressors. We validated that the resulting clusters form a partition of the data in homogeneous regions according to both spatial and functional criteria. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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