Automatic Regions of Interest in Factor Analysis for Dynamic Medical Imaging

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F12%3A00376737" target="_blank" >RIV/67985556:_____/12:00376737 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Automatic Regions of Interest in Factor Analysis for Dynamic Medical Imaging

Popis výsledku v původním jazyce

Factor Analysis (FA) is a well established method for factors separation in analysis of dynamic medical imaging. However, its assumptions are valid only in limited regions of interest (ROI) in the images which must be selected manually or using heuristics. The resulting quality of separation is sensitive to the choice of these ROI. We propose a new probabilistic model for functional analysis with inherent estimation of probabilistic ROI. The model is solved using the Variational Bayes method which provides also automatic relevance determination of the estimated factors. Performance of the method is demonstrated on data from renal scintigraphy, where a significant improvement is achieved. Since there are no scintigraphy-related assumptions, the method can be used in any other imaging modality.

Název v anglickém jazyce

Automatic Regions of Interest in Factor Analysis for Dynamic Medical Imaging

Popis výsledku anglicky

Factor Analysis (FA) is a well established method for factors separation in analysis of dynamic medical imaging. However, its assumptions are valid only in limited regions of interest (ROI) in the images which must be selected manually or using heuristics. The resulting quality of separation is sensitive to the choice of these ROI. We propose a new probabilistic model for functional analysis with inherent estimation of probabilistic ROI. The model is solved using the Variational Bayes method which provides also automatic relevance determination of the estimated factors. Performance of the method is demonstrated on data from renal scintigraphy, where a significant improvement is achieved. Since there are no scintigraphy-related assumptions, the method can be used in any other imaging modality.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2012

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of 2012 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging

ISBN

978-1-4577-1858-8

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

158-161

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

Barcelona, Spain

Místo konání akce

Barcelona

Datum konání akce

2. 5. 2012

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

000312384100040