การ Normalize การวัดค่า

การวิเคราะห์ภาพทางชีวการแพทย์ด้วย Python

Stephen Bailey

Instructor

ขั้นตอนการวิเคราะห์

ขั้นตอนการวิเคราะห์กลุ่ม

ประชากรกลุ่ม 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

การทดสอบสมมติฐาน

ชาย-หญิง

การทดสอบสมมติฐาน

สมมติฐานหลัก: ค่าเฉลี่ยปริมาตรสมองของประชากรสองกลุ่ม ($\mu_{m}, \mu_{w}$) มีค่าเท่ากัน

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

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

ใช้งานผ่าน scipy.stats.ttest_ind()

การทดสอบสมมติฐาน

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

ค่า $t$-statistic ที่สูงและ $p$-value ที่ต่ำบ่งชี้ว่ามีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ!

การวัดค่าที่มีความสัมพันธ์กัน

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

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

กราฟกระจายสมอง-กะโหลก

การ Normalize

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

ขนาด ไม่ใช่เพศ น่าจะเป็นสาเหตุที่แท้จริงของผลลัพธ์เดิม

ตัวแปรกวนที่อาจเกิดขึ้นในภาพทางการแพทย์

การเก็บภาพ

คอนทราสต์
ความละเอียด
ขอบเขตการมองเห็น

ผู้รับการตรวจ / วัตถุ

อายุ
เพศ
พยาธิสภาพ

บริบท

โรงพยาบาล
รังสีแพทย์
อุปกรณ์

คุณภาพข้อมูล

รูปแบบ
สัญญาณรบกวน

ยินดีด้วย!

ภาพรวมขั้นตอนการทำงาน

โชคดี!

การวิเคราะห์ภาพทางชีวการแพทย์ด้วย Python