Chuẩn hóa phép đo

Phân tích ảnh Y sinh học bằng Python

Stephen Bailey

Instructor

Quy trình phân tích

quy trình phân tích theo nhóm

Quần thể OASIS

df.shape

(400, 5)

df.sample(5)

                age sex  alzheimers  brain_vol    skull_vol
    ID                                                        
    OAS1_0272   75   F        True    851.451  1411.125695
    OAS1_0112   69   F       False    894.801  1434.146892
    OAS1_0213   48   F       False    925.859  1412.781004
    OAS1_0311   22   F       False    980.163  1363.413762
    OAS1_0201   85   F       False    904.104  1420.631447

Kiểm định giả thuyết

nam-nữ

Kiểm định giả thuyết

Giả thuyết không: trung bình thể tích não của hai nhóm ($\mu_{m}, \mu_{w}$) bằng nhau.

$$ H_{null}: \mu_{w} = \mu_{m} $$ $$ H_{alt}\ : \mu_{w} \ne \mu_{m} $$

$$ t = \frac{\bar X - \mu}{s / \sqrt{n}} $$

Đã có trong scipy.stats.ttest_ind()

Kiểm định giả thuyết

brain_m = df.loc[df.sex == 'M', 'brain_vol']

brain_f = df.loc[df.sex == 'F', 'brain_vol']

from scipy.stats import ttest_ind
results = ttest_ind(brain_m, brain_f)

results.statistic
results.pvalue

10.20986
5.03913e-22

Giá trị $t$ lớn và $p$ nhỏ cho thấy có khác biệt đáng kể!

Các phép đo tương quan

df[['brain_vol', 'skull_vol']].corr()

                'brain_vol' 'skull_vol'
    'brain_vol'      1.000       0.736
    'skull_vol'      0.736       1.000

biểu đồ phân tán não-so với hộp sọ

Chuẩn hóa

df['brain_norm'] = df.brain_vol / df.skull_vol

brain_norm_m = df.loc[df.sex == 'M', 'brain_norm']
brain_norm_f = df.loc[df.sex == 'F', 'brain_norm']
results = ttest_ind(brain_norm_m, brain_norm_f)

results.statistic
results.pvalue

-0.94011
0.34769

Kích thước, không phải giới tính, có thể là nguyên nhân kết quả ban đầu.

Nhiều yếu tố gây nhiễu trong ảnh

Thu nhận ảnh

Tương phản
Độ phân giải
Trường nhìn

Đối tượng / vật thể

Tuổi
Giới tính
Bệnh lý

Ngữ cảnh

Bệnh viện
Bác sĩ X-quang
Thiết bị

Chất lượng dữ liệu

Định dạng
Nhiễu/artefact

Chúc mừng!

Quy trình ảnh

Chúc bạn may mắn!

Phân tích ảnh Y sinh học bằng Python