Highly Robust Statistical Methods in Medical Image Analysis

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F12%3A00369205" target="_blank" >RIV/67985807:_____/12:00369205 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://www.ibib.waw.pl/bbe/bbefulltext/BBE_32_2_003_FT.pdf" target="_blank" >http://www.ibib.waw.pl/bbe/bbefulltext/BBE_32_2_003_FT.pdf</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Highly Robust Statistical Methods in Medical Image Analysis

Popis výsledku v původním jazyce

Standard multivariate statistical methods in medical applications are too sensitive to the assumption of multivariate normality and the presence of outliers in the data. This paper is devoted to robust statistical methods. In the context of medical imageanalysis they allow to solve the tasks of face detection and face recognition in a database of images. The results of the robust approaches in image analysis turn out to outperform those obtained with standard methods. Robust methods also have desirableproperties appealing for practical applications, including dimension reduction and clear interpretability.

Název v anglickém jazyce

Highly Robust Statistical Methods in Medical Image Analysis

Popis výsledku anglicky

Standard multivariate statistical methods in medical applications are too sensitive to the assumption of multivariate normality and the presence of outliers in the data. This paper is devoted to robust statistical methods. In the context of medical imageanalysis they allow to solve the tasks of face detection and face recognition in a database of images. The results of the robust approaches in image analysis turn out to outperform those obtained with standard methods. Robust methods also have desirableproperties appealing for practical applications, including dimension reduction and clear interpretability.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/1M06014" target="_blank" >1M06014: Centrum biomedicínské informatiky (CBI)</a><br>

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 periodika

Biocybernetics and Biomedical Engineering

ISSN

0208-5216

e-ISSN

—

Svazek periodika

32

Číslo periodika v rámci svazku

2

Stát vydavatele periodika

PL - Polská republika

Počet stran výsledku

14

Strana od-do

3-16

Kód UT WoS článku

000305102200001

EID výsledku v databázi Scopus

—