《表1 基于Relief算法的最高分类精度和AUC值》

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《基于扩散张量成像的帕金森病的分类研究》

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由表1～2可见，基于WMlabel分区，Relief算法的分类精度及AUC值最大，分别为81.94%和0.846 5。正常组共36例，其中有31例被正确分类，5例被错误分类到PD组；PD组共36例，其中有28例被正确分类，8例被错误分类到正常组。基于WMtract分区，PCA的分类精度及AUC值最高，分别为73.61%和0.750 8。正常组共36例，其中有27例被正确分类，9例被错误分类到PD组；PD组共36例，其中有26例被正确分类，10例被错误分类到正常组。2种最佳分类方法下的ROC曲线如图11所示。