80、3D头部数据形状分类与WCE视频突变检测研究

3D头部数据形状分类与WCE视频突变检测研究

3D头部数据形状分类

在3D头部数据形状分类的研究中，主要围绕22q11.2缺失综合征和变形性斜头畸形、短头畸形等颅面疾病展开。

分类实验

• 数据处理 ：使用PCA表示三种描述符进行分类实验，采用WEKA分类器套件和10折交叉验证区分受影响和对照个体。计算了准确率、召回率和精确率等性能指标。
  • 完整数据集包含189个个体（53个受影响，136个对照）。
  • A106集合将53个受影响个体与年龄最接近的对照个体匹配。
  • AS106集合将53个受影响个体与性别相同且年龄最接近的对照个体匹配。
  • W86集合将43个自我识别为白人的受影响个体与相同种族、性别且年龄最接近的对照个体匹配。
  • WR86集合将相同的43个受影响白人个体与相同种族、性别和年龄的对照个体匹配，在缺乏同年龄受试者时允许对照重复。
• 结果分析 ：完整数据集准确率最高（75%），但由于大量误报，精确率和召回率很低（分别为0.56和0.52）。W86数据集在精确率和召回率方面取得最高结果，准确率与完整数据集大致相同（74%），因此被选为最适合该研究的数据集。

数据集	准确率	精确率	召回率