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J-GLOBAL ID：201902229136465182   整理番号：19A1541953

群ごとの白質トポグラフィー解析への応用を伴う高速ファイバk-最近傍アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Fast Fiber k-Nearest-Neighbor Algorithm with Application to Group-Wise White Matter Topography Analysis

著者 (2件)： Wang Junyan (Laboratory of Neuro Imaging (LONI), USC Stevens Neuroimaging and Informatics Institute, Keck School of Medicine of USC, Los Angeles, CA, USA) ,  Shi Yonggang (Laboratory of Neuro Imaging (LONI), USC Stevens Neuroimaging and Informatics Institute, Keck School of Medicine of USC, Los Angeles, CA, USA)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11492  ページ： 332-344  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 繊維k-最近傍(k-NN)の発見は,しばしば脳白質分析に必須であるが,それは計算的に禁止されており,それに対する効率的な近似は知られていないことが知られている。著者らは,点毎距離とトレース距離の間の強い関係を観察した。この観測に基づいて,著者らは,点毎のK-NNアルゴリズムによって,大きな繊維束のk-NN距離を近似するための高速アルゴリズムを提案し,それを高速ファイバk-NNアルゴリズムと呼ぶ。さらに,この高速ファイバk-NNアルゴリズムを,脳連結性研究における新たな問題である白質トポグラフィー解析に適用した。後者のタスクについては,最初に,計量的埋め込みにより白質地形を定量化することを提案し,これにより,著者らの知る限り,白色物質地形の最初の解剖学的に意味のあるファイバごとの測度を得た。さらに,この高速アルゴリズムを用いて計算したk-NNファイバ距離を用いて,個々の白質トポグラフィー解析をグループごとの解析に拡張した。著者らの実験では,(a)高速ファイバk-NNアルゴリズムは,その計算コストの1~2%において,グランドトルース距離を合理的に近似することを見出した。(b)著者らは提案した地形測度の解剖学的妥当性を検証し,また,この高速ファイバk-NNアルゴリズムは,ヒトコネクトームプロジェクトからの792人のグループごとの白質地形解析に対して,徹底的に良く機能することを見出した。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *高速度 ,  解剖学 ,  ヒト ,  *白質 ,  測度 ,  連結性 ,  高速アルゴリズム
準シソーラス用語： 地形解析 ,  コネクトーム ,  グランドトゥルース ,  計算コスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 群 ,  白質 ,  トポグラフィー ,  解析 ,  応用 ,  ファイバ ,  アルゴリズム