文献

J-GLOBAL ID：201502244850487869   整理番号：15A0722117

白質繊維経路の順次階層的凝集クラスタリング

Sequential Hierarchical Agglomerative Clustering of White Matter Fiber Pathways

著者 (2件)： DEMIR Ali (Bogazici Univ., Istanbul, TUR) ,  CETINGUEL H.Ertan (Siemens Corp.)
資料名： IEEE Transactions on Biomedical Engineering  (IEEE Transactions on Biomedical Engineering)
巻： 62  号： 6  ページ： 1478-1489  発行年： 2015年06月 
JST資料番号： C0236A  ISSN： 0018-9294  CODEN： IEBEAX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本稿では,よく知られている階層的凝集クラスタリングアルゴリズムを組み込んだ高速データクラスタリング手法を提示した。このアルゴリズムは,解剖学的に意味のあるバンドルを,白質繊維経路のクラスタリングストリームの順次フレームワークに,組み込んだ。このソリューションは,同時にトラクトグラフィーを行いながら繊維クラスタリングを行うための戦略を実現すると考えることができる。また,繊維経路の少数の階層的クラスタリングを行い,現在のモデルに応じて次のデータストリームにラベルを割り当てた。これは,パラメトリックモデルとクラスタを表すパラメータを,初期化および/または更新する必要がある場合にのみ行った。また本稿では,ファントムと実データで,提案手法を評価した。ファントムデータの実験を,初期化し,パラメータチューニングするためにこの方法の感度を測定し,代替技術に対する利点を示した。実データを用いた実験では,特徴の形成のための精度と速度を示した。この特徴は,繊維バンドル,および,頭脳接続性とその障害への洞察を得るために望ましくそして実際的なものであった。今後の作業のための可能な方向は,データストリーミングの最適な順序を推定するように解剖学の知識を使用することである。

シソーラス用語： *クラスタ化 ,  繊維 ,  *シーケンシャル処理 ,  確率モデル ,  ファントム ,  パラメータ ,  ストリーミング
準シソーラス用語： データクラスタリング ,  データストリーミング ,  パラメトリックモデル ,  *階層的クラスタリング ,  *凝集クラスタリング ,  *順次処理

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  医療用機器装置  (GA05020L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 白質 ,  繊維 ,  経路 ,  凝集クラスタリング