Ölçümleri normalize etme

Python ile Biyomedikal Görüntü Analizi

Stephen Bailey

Instructor

Analiz iş akışı

grup-iş-akışı

OASIS popülasyonu

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

Hipotez testi

erkek-kadın

Hipotez testi

Sıfır hipotezi: iki popülasyonun ortalama beyin hacimleri ($\mu_{m}, \mu_{w}$) eşittir.

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

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

scipy.stats.ttest_ind() içinde uygulanır

Hipotez testi

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

Büyük $t$ istatistiği ve düşük $p$ değeri anlamlı bir farkı işaret eder!

İlişkili ölçümler

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

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

beyin-kafatası-dağılım-grafiği

Normalize etme

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

DNT_CURLLY_TAG_3

-0.94011
0.34769

İlk sonuçları muhtemelen cinsiyet değil, boyut etkiledi.

Görüntülemede birçok potansiyel karıştırıcı

Görüntü edinimi

Kontrast
Çözünürlük
Görüş alanı

Denek / nesne

Yaş
Cinsiyet
Patoloji

Bağlam

Hastane
Radyolog
Ekipman

Veri kalitesi

Biçim
Artefaktlar

Tebrikler!

Görüntü İş Akışı

Bol şans!

Python ile Biyomedikal Görüntü Analizi