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J-GLOBAL ID：201702241283197228   整理番号：17A1349820

Riemann分散フィルタリング:多様体値データに関する統計的試験のための独立フィルタリング方式【Powered by NICT】

Riemannian Variance Filtering: An Independent Filtering Scheme for Statistical Tests on Manifold-Valued Data

著者 (5件)： Zheng Ligang ,  Kim Hyunwoo J. ,  Adluru Nagesh ,  Newton Michael A. ,  Singh Vikas
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPRW  ページ： 699-708  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 脳画像データの大規模仮説検定を実行グループワイズ差(例えば,健常人と疾患被験者の間)を同定するために一般的に多数の試験(ボクセル当たり1)をもたらした。多重試験調整(または補正)偽陽性,真の陽性検出における低検出電力をもたらすを制御する必要がある。統計でいわゆる「独立フィルタリング」技術の利用(ゲノミクス応用のための)に触発されて,本論文では,神経画像研究で広く用いられている,多様体値データ(例えば,拡散テンソル画像,Cauchy変形テンソル)の独立したフィルタリングの使用を研究した。Riemann Gauss分布の分散の概念に触発されて,型非特異的データ依存Riemann分散フィルタを提案した。実際には,このフィルタは統計的検定を行い,より適切な多重試験補正に導くためのボクセルのフルセットのサブセットを選択した。合成/シミュレーションmanifoldvaluedデータ上での実験を行い,統計的検定はフィルタ「パス」というボクセル位置に実行された場合に検出力が改善されることを示した。多様体値データを利用した応用の広がり範囲が与えられた時,このスキームは一般的な特徴選択法として役立つことができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ボクセル ,  部分集合 ,  仮説検定 ,  *フィルタ ,  *フィルタリング ,  シミュレーション ,  *多様体 ,  特徴選択 ,  多重化
準シソーラス用語： 統計的検定 ,  歪テンソル ,  拡散テンソル画像 ,  被験者 ,  健常者 ,  脳画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： フィルタ一般  (NC04021I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： フィルタリング ,  多様体 ,  統計 ,  試験