Table 9 -.

Comparison between mean Dice Kappa (SI), detection/outline error rate (DER/OER), intra-class correlation (ICC), true positive rate (TPR), and positive prediction value (PPV) values of different classifiers for segmentation of WMHs using T1w, and T2w data – ADC and ADNI1 datasets. Blue color indicates the best performance in terms of SI.

Dataset	ADC						ADNI1
Measure	SI	DER	OER	ICC	TPR	PPV	SI	DER	OER	ICC	TPR	PPV
Naïve Bayes	0.25±0.22	0.59±0.37	0.68±0.41	0.37	0.18	0.79	0.43±0.26	0.52±0.30	0.24±0.21	0.51	0.33	0.87
Logistic	0.16±0.16	0.62±0.70	0.71±0.47	0.43	0.42	0.12	0.42±0.25	0.39±0.50	0.11±0.14	0.79	0.66	0.35
LDA	0.28±0.21	0.08±0.23	1.08±0.55	0.46	0.24	0.66	0.48±0.28	0.17±0.34	0.25±0.20	0.61	0.46	0.72
QDA	0.20±0.18	0.61±0.32	0.80±0.38	0.23	0.13	0.86	0.36±0.23	0.61±0.35	0.20±0.17	0.28	0.25	0.92
KNN	0.27±0.24	0.46±0.59	0.54±0.25	0.83	0.44	0.21	0.58±0.23	0.27±0.37	0.28±0.18	0.90	0.67	0.55
Decision	0.37±0.21	0.38±0.45	0.59±0.22	0.93	0.38	0.43	0.57±0.25	0.29±0.27	0.24±0.18	0.94	0.57	0.66
Random	0.45±0.22	0.25±0.37	0.55±0.27	0.93	0.56	0.41	0.65±0.23	0.19±0.29	0.34±0.19	0.95	0.67	0.70
Bagging	0.24±0.22	0.49±0.65	0.60±0.34	0.68	0.55	0.17	0.57±0.24	0.27±0.42	0.03±0.03	0.86	0.73	0.52
SVM	0.37±0.18	0.47±0.51	0.71±0.35	0.58	0.48	0.48	0.46±0.23	0.38±0.47	0.16±0.11	0.23	0.54	0.62
AdaBoost	0.44±0.21	0.29±0.47	0.57±0.31	0.92	0.53	0.42	0.64±0.25	0.21±0.34	0.26±0.10	0.95	0.66	0.72