Table 6 -.

Comparison between mean Dice Kappa and detection/outline error rate (DER/OER) values of different classifiers for segmentation of WMHs using T1w and FLAIR data in the ADC, NACC, and ADNI2/GO datasets. Blue color indicates the best performance in terms of SI.

Dataset	ADC			NACC			ADNI2/GO
Measure	SI	DER	OER	SI	DER	OER	SI	DER	OER
Naïve Bayes	0.42±0.25*	0.34±0.27	0.82±0.30	0.50±0.21	0.43±0.26	0.74±0.34	0.50±0.29	0.43±0.30	0.73±0.39
Logistic	0.56±0.18	0.27±0.24	0.61±0.19	0.65±0.13	0.27±0.39	0.55±0.23	0.64±0.20	0.30±0.40	0.53±0.25
LDA	0.58±0.19	0.35±0.33	0.49±0.17	0.69±0.13	0.21±0.26	0.57±0.36	0.60±0.23	0.21±0.27	0.66±0.41
QDA	0.42±0.23*	0.44±0.32	0.73±0.22	0.54±0.21	0.48±0.32	0.62±0.27	0.51±0.29	0.48±0.34	0.64±0.33
KNN	0.65±0.16	0.18±0.18	0.51±0.18	0.71±0.13	0.15±0.17	0.50±0.23	0.72±0.18	0.17±0.20	0.48±0.24
Decision Trees	0.58±0.16	0.25±0.25	0.58±0.14	0.65±0.12	0.23±0.25	0.55±0.18	0.65±0.22	0.25±0.28	0.54±0.21
Random Forests	0.66±0.14	0.18±0.18	0.50±0.16	0.72±0.10	0.14±0.16	0.48±0.20	0.72±0.19	0.15±0.18	0.47±0.23
Bagging	0.14±0.16*	0.27±0.28	0.63±0.27	0.69±0.13	0.19±0.31	0.53±0.25	0.69±0.17	0.21±0.33	0.51±0.26
SVM	0.56±0.24	0.31±0.37	0.56±0.26	0.67±0.13	0.22±0.37	0.53±0.25	0.68±0.22	0.26±0.40	0.48±0.28
AdaBoost	0.65±0.15	0.18±0.18	0.50±0.17	0.72±0.11	0.16±0.22	0.49±0.23	0.71±0.20	0.18±0.25	0.49±0.27