Factor Analysis Of Scintigraphic Image Sequences With Integrated Convolution Model Of Factor Curves
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F11%3A00361017" target="_blank" >RIV/67985556:_____/11:00361017 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Factor Analysis Of Scintigraphic Image Sequences With Integrated Convolution Model Of Factor Curves
Popis výsledku v původním jazyce
Factor analysis and deconvolution are commonly used tools in analysis of time activity analysis of biological organs in scintigraphic data. Typically, these are used independently such that the output of the former is taken as an input to the latter. Each method is thus unaware of the restrictions imposed by the other and fails to respect them. In this paper, we propose a probabilistic model that integrates convolution into the factor analysis model. We develop an approximate Bayesian estimation of themodel parameters based on Variational Bayes approximation. The new variant of the factor analysis model is suitable for modeling of a range of biological processes where convolution kernels are known to have restricted shapes. Properties of the new modelare illustrated on analysis of data from dynamic renal scintigraphy. The proposed model provides more realistic estimates of the convolution kernels.
Název v anglickém jazyce
Factor Analysis Of Scintigraphic Image Sequences With Integrated Convolution Model Of Factor Curves
Popis výsledku anglicky
Factor analysis and deconvolution are commonly used tools in analysis of time activity analysis of biological organs in scintigraphic data. Typically, these are used independently such that the output of the former is taken as an input to the latter. Each method is thus unaware of the restrictions imposed by the other and fails to respect them. In this paper, we propose a probabilistic model that integrates convolution into the factor analysis model. We develop an approximate Bayesian estimation of themodel parameters based on Variational Bayes approximation. The new variant of the factor analysis model is suitable for modeling of a range of biological processes where convolution kernels are known to have restricted shapes. Properties of the new modelare illustrated on analysis of data from dynamic renal scintigraphy. The proposed model provides more realistic estimates of the convolution kernels.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2011
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the second international conference on computational bioscience
ISBN
978-0-88986-889-2
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
7
Strana od-do
1-7
Název nakladatele
IASTED
Místo vydání
Cambridge, UK
Místo konání akce
Cambridge
Datum konání akce
11. 7. 2011
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—