Table 10 -.

Comparison between mean Dice Kappa and detection/outline error rate (DER/OER) values of different classifiers for segmentation of WMHs using T1 data for ADC, NACC, ADNI1, and ADNI2/GO datasets. Blue color indicates the best performance in terms of SI.

Dataset	ADC			NACC			ADNI1			ADNI2/GO
Measures	SI	DER	OER	SI	DER	OER	SI	DER	OER	SI	DER	OER
Naïve Bayes	0.24±0.21	0.08±0.03	1.44±0.21	0.32±0.15	0.06±0.03	1.33±0.21	0.42±0.27	0.07±0.23	1.21±0.21	0.38±0.25	0.05±0.04	1.29±0.50
Logistic Regression	0.11±0.14	1.26±0.80	0.52±0.14	0.08±0.13	0.98±0.87	0.72±0.14	0.37±0.19	0.45±0.69	0.95±0.14	0.31±0.15	0.52±0.65	0.99±0.47
LDA	0.25±0.20	0.09±0.05	1.40±0.20	0.34±0.14	0.07±0.04	1.29±0.20	0.44±0.26	0.09±0.23	1.15±0.20	0.41±0.24	0.08±0.05	1.22±0.48
QDA	0.20±0.17	0.28±0.16	1.30±0.17	0.32±0.14	0.15±0.10	1.24±0.17	0.44±0.27	0.11±0.25	1.15±0.17	0.41±0.25	0.10±0.08	1.21±0.49
KNN	0.28±0.18	0.57±0.48	0.86±0.18	0.33±0.13	0.37±0.38	0.94±0.18	0.51±0.22	0.36±0.46	0.75±0.18	0.46±0.19	0.39±0.45	0.81±0.27
Decision Trees	0.24±0.18	0.76±0.49	0.75±0.18	0.30±0.11	0.48±0.38	0.93±0.18	0.41±0.23	0.47±0.46	0.81±0.18	0.39±0.21	0.48±0.41	0.86±0.25
Random Forests	0.34±0.19	0.51±0.44	0.82±0.19	0.40±0.12	0.31±0.30	0.89±0.19	0.51±0.24	0.33±0.42	0.75±0.19	0.48±0.21	0.34±0.37	0.80±0.55
Bagging	0.03±0.03	0.98±0.72	0.86±0.03	0.08±0.12	0.85±0.77	0.92±0.03	0.30±0.21	0.56±0.67	1.01±0.03	0.20±0.17	0.65±0.70	1.02±0.57
SVM	0.16±0.11	0.65±0.41	1.02±0.11	0.28±0.10	0.31±0.34	1.16±0.11	0.36±0.24	0.29±0.42	1.11±0.11	0.39±0.18	0.28±0.35	1.09±0.37
AdaBoost	0.26±0.10	0.48±0.36	0.99±0.10	0.36±0.11	0.26±0.25	1.03±0.10	0.50±0.23	0.26±0.37	0.87±0.10	0.48±0.19	0.27±0.30	0.91±0.28