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J-GLOBAL ID：202202273714422882   整理番号：22A0795163

多モードイメージングデータへの応用による密度と形状のための接線関数正準相関解析【JST・京大機械翻訳】

Tangent functional canonical correlation analysis for densities and shapes, with applications to multimodal imaging data

著者 (3件)： Cho Min Ho (Department of Applied and Computational Mathematics and Statistics, The University of Notre Dame, United States of America) ,  Kurtek Sebastian (Department of Statistics, The Ohio State University, United States of America) ,  Bharath Karthik (School of Mathematical Sciences, The University of Nottingham, United Kingdom)
資料名： Journal of Multivariate Analysis  (Journal of Multivariate Analysis)
巻： 189  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0675A  ISSN： 0047-259X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： それは,無限次元多様体における値を仮定するために,画像データから生じる機能データに対して非常に一般的である。医用イメージング様式を通して同じ物体から抽出した2つ以上のそのような非線形機能データ間の非被覆関係は,個別化治療戦略の開発を助けることができる。正接空間座標を用いたデータの便利な線形化と次元縮小を組み合わせた,生物医学研究で日常的に使われる,対確率密度または閉じた平面曲線の形の間の正準相関解析法を提案した。対応多様体がユニットHilbert球のサブ多様体であるという事実を,著者らは,機能的データオブジェクトの有限次元表現が容易に計算でき,次に,標準多変量正準相関解析手法の使用を容易にすることを示した。さらに,密度または形状の空間に直接正準変量方向を構築および可視化した。この方法の実用性を,膠芽腫多形脳腫瘍の磁気共鳴画像データセットに関する数値シミュレーションと性能を通して実証した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 多様体 ,  被覆 ,  *分析 ,  脳腫瘍 ,  可視化 ,  確率密度 ,  *多モード ,  NMRイメージング ,  主成分分析 ,  次元縮小 ,  膠芽腫 ,  個別化医療
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  *正準相関解析 ,  医用画像処理 ,  多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 弾性形状解析 ,  Hilbert多様体 ,  固有主成分分析 ,  平方根変換

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 応用 ,  密度 ,  接線 ,  関数 ,  正準相関解析