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SCI
SCIE
SCOPUS
Comparison of Distance Measures for Manifold Learning: Application to Alzheimer’s Brain Scans
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학술지명
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발행연도
2012
작성언어
English
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등재정보
KCI등재,SCI,SCIE,SCOPUS
자료형태
학술저널
수록면
1148-1155(8쪽)
KCI 피인용횟수
4
제공처
The scale of medical imaging data is growing rapidly and automated computer algorithm is well suited to analyze such data. Shape information can distinguish diseased scan from normal controls but it is difficult to analyze the data due to the high dimensionality of shape information. With manifold learning, shape analysis becomes more tractable in the low dimensional space. Some manifold learning methods including multidimensional scaling (MDS) require a distance measure to quantify pair-wise dissimilarity between scans of interest. In this study, we compared two different distance measures combined with MDS to distinguish Alzheimer's disease (AD) and mild cognitive impairment (MCI) from normal control patients. The first distance measure is based on the displacement field and the second distance measure is based on the mutual information (MI). Shape quantification was applied to 25 normal, 25 AD, and 25 MCI patients' brain scans. Use of the first distance measure resulted in 18% error rate, while the second distance measure resulted in 46% error rate for classifying between AD and normal. Application of MDS leads to a feature space and we compared MDS induced feature space with the feature space induced from hippocampus volume, a traditionally used feature for distinguishing AD/MCI from normal.
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2002-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2000-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.47 | 0.15 | 0.31 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.26 | 0.2 | 0.26 | 0.03 |
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