GeoSPM:医学のための地球統計学的パラメトリックマッピング【JST・京大機械翻訳】

Engleitner Holger; Jha Ashwani; Pinilla Marta Suarez; Nelson Amy; Herron Daniel; Rees Geraint; Friston Karl; Rossor Martin; Nachev Parashkev

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207468269137 整理番号：22P0325851

GeoSPM:医学のための地球統計学的パラメトリックマッピング【JST・京大機械翻訳】

GeoSPM: Geostatistical parametric mapping for medicine

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (9件)： , , , , , , , ,
資料名：
発行年： 2022年04月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月05日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

健康と病気の特徴と決定因子は,空間的に拡張された性質を反映する空間でしばしば組織化される。そのような要因の影響を理解することは,空間関係を捉えることができるモデルを必要とする。成熟規律であるが,空間分析は医学において比較的稀であり,そのドメインの複雑性と,それを支配するデータレジメの不正確性の結果である。統計的パラメトリックマッピングに基づいて,神経イメージングの現実でよく確立されたトポロジー推論のためのフレームワークを提案し,著者らは,微分幾何学とランダム場理論に基づく多様な臨床データ-GeoSPMの空間解析への新規アプローチを提案し,検証した。多様な空間関係,サンプリング,およびノイズによる崩壊を含む合成シミュレーションの広範な配列にわたってGeoSPMを評価し,英国のバイオバンクからの大規模データへの適用を実証した。GeoSPMは,透明に解釈可能であり,非専門家によって容易に実行でき,複雑な空間関係の柔軟なモデリングが,ノイズとアンダーサンプリングに対するロバスト性を示し,統計的重要性の十分に基礎を与える基準を提供し,そして,大きなデータセットに容易にスケーラブルな計算効率を通している。GeoSPMの完全なオープンソースソフトウェア実装を提供し,その採用が,緊急に要求する医学の多くの側面にわたる空間分析のより広い使用を触媒できることを示唆した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , ,
, , , , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

CAD,CAM , 図形・画像処理一般 , 数値計算

前のページに戻る