Development of statistical methods for brain research

脑研究统计方法的发展

• 批准号: 21700312
• 负责人: KAWAGUCHI Atsushi
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Kurume University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2009
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2009 至 2011
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21700312/
• 关键词: 脳; 神経; 画像解析; 国際情報交換; 高次元データ; バイオ統計学; 統計数学; ノンパラメトリック; 脳・神経; アメリカ; 多変量解析

Statistical methods applied to brain research were proposed based on the nonparametric method which required no assumption on the data structure and enable us to apply to several data analysis. A simulation study showed more significant advantage for the proposed method comparing with existing methods. We ve also effectively learned about Parkinson's disease and malignant glioma from our statistical analysis

非参数方法不需要对数据结构作任何假设，可以适用于多种数据分析，是脑研究中的统计方法。仿真研究表明，该方法与现有的方法相比，具有更显着的优势。从统计分析中，我们也有效地了解了帕金森病和恶性胶质瘤

项目成果

Identification and validation of a gene expression signature that predicts outcome in malignant glioma patients

• DOI: 10.3892/ijo.2011.1240
• 发表时间: 2012-03-01
• 期刊: INTERNATIONAL JOURNAL OF ONCOLOGY
• 影响因子: 5.2
• 作者: Kawaguchi, Atsushi;Yajima, Naoki;Yamanaka, Ryuya
• 通讯作者: Yamanaka, Ryuya

認知症早期発見のための三次元脳画像に基づく関数データ解析

基于 3D 大脑图像的功能数据分析，用于早期发现痴呆症

• 发表时间: 2011
• 作者: 荒木由布子;川口淳;山下典夫
• 通讯作者: 山下典夫

多項スプラインモデルによる独立成分分析とその推測

使用多项样条模型进行独立分量分析和估计

• 发表时间: 2009
• 作者: 高橋翔;西山貴弘;瀬尾隆;今田恒久;川口淳
• 通讯作者: 川口淳

Statistical Inference for Independent Component Analysis Based on Polynomial Spline Model

基于多项式样条模型的独立成分分析统计推断

• 发表时间: 2010
• 期刊: Lecture Notes in Engineering and Computer Science
• 作者: Kawaguchi;A.
• 通讯作者: A.

層別多変量マンホイットニー推定量による2種類の治療法の比較

使用分层多元 Mann-Whitney 估计量比较两种治疗方法

• 发表时间: 2010
• 作者: 川口淳;Koch;G. G. WangX
• 通讯作者: G. G. WangX