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J-GLOBAL ID：201702252932842940   整理番号：17A1036670

時系列データ解析のための軌道の空間上の統計【Powered by NICT】

Statistics on the space of trajectories for longitudinal data analysis

著者 (3件)： Chakraborty Rudrasis (Department of Computer and Information Science and Engineering, University of Florida, Gainesville, USA) ,  Banerjee Monami (Department of Computer and Information Science and Engineering, University of Florida, Gainesville, USA) ,  Vemuri Baba C. (Department of Computer and Information Science and Engineering, University of Florida, Gainesville, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISBI  ページ： 999-1002  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： 縦断的データの統計解析は,生物医学イメージング応用での重要な問題である。最近,幾人かの研究者が微分幾何学に基づいて数学的に厳密な方法と縦断的神経画像データの統計的解析の問題に取り組むために統計を開発した。本論文では,Riemann計量と確率測度を持つ製品Riemann多様体への経時的構造変化(変化の軌跡を記述する)を同定することにより時系列データ解析問題の新しい定式化を提案した。理論結果製品多様体上のそれぞれの平均値と中央値GaussおよびLaplace分布の最尤推定は,それぞれFre’chet平均値と中央値を与えることを示す。著者たちは,次に,これらの固有パラメータのための効率的な再帰的推定量を提示し,認知症を伴うおよび伴わない患者のMR脳スキャン(公的に利用可能なOASISデータベースから得られた)を分類するために最近傍(NN)分類器と結合したそれらを用いた。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： 軌跡 ,  データベース ,  確率測度 ,  定式化 ,  微分幾何学 ,  Riemann空間 ,  統計解析 ,  多様体 ,  *最尤法 ,  画像処理 ,  走査 ,  中央値
準シソーラス用語： Laplace分布 ,  画像データ ,  *時系列データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 時系列データ ,  解析 ,  軌道 ,  統計