Modelo matemático combinado para la clasificación de neuroimágenes basado en medidas de similaridad entre hemisferios del cerebro
Fecha
2020
Autores
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Editor
Universidad EAFIT
Resumen
The main contribution of this work is the combination of similarity measures, methods for the construction of subspaces and classification models. Specifically, the NCC was used as a measure of similarity, which was projected to subspace in singular value decomposition following the Eigenfaces methodology, to then apply classification models on these projections. Results with an accuracy of 81% and a predictive capacity of at least 79% were observed for this combination of methods.
Descripción
La principal contribución de este trabajo es la combinación de medidas de similaridad, métodos para la construcción de subespacios y modelos de clasificación. Específicamente, se uso el NCC como medida de similaridad, la cual fue proyectada al espacio propio en descomposición de valores singulares siguiendo la metodología Eigenfaces , para luego aplicar modelos de clasificación sobre estas proyecciones. Se observo para esta combinación de métodos unos resultados con un accuracy del 81% y una capacidad predictiva de al menos 79%.
Palabras clave
Mapa de correlaciones, BIANCA, Permutaciones, Entropía, Eigenfaces, Machine Learning