Factor Analysis of Scintigraphic Image Sequences with Integrated Probabilistic Mask of Factor Images
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21340%2F11%3A00192620" target="_blank" >RIV/68407700:21340/11:00192620 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/67985556:_____/11:00368078
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Factor Analysis of Scintigraphic Image Sequences with Integrated Probabilistic Mask of Factor Images
Popis výsledku v původním jazyce
Factor analysis is a well established mathematical method for factor separation in the analysis of scintigraphical sequences. The results are typically an input to the next step, e.g. factor analysis for computing significant diagnostic coefficients. However, this computing highly depends on proper identification of factors and their biological meaning, which is not ensure only by factor analysis. The main issue is separation overlaping factors from themselves and from tissue background covering the whole sequence. Factor analysis highly depends on prior information which allows us to set biologically reasonable conditions to a mathematical model. In this paper, we propose a mathematical model which estimates the probability mask of each image factor and sets it as a prior information for the next step of iterative algorithm based on Variational Bayes method. The new proposed model provides more realistic estimates of factors than the standard factor analysis.
Název v anglickém jazyce
Factor Analysis of Scintigraphic Image Sequences with Integrated Probabilistic Mask of Factor Images
Popis výsledku anglicky
Factor analysis is a well established mathematical method for factor separation in the analysis of scintigraphical sequences. The results are typically an input to the next step, e.g. factor analysis for computing significant diagnostic coefficients. However, this computing highly depends on proper identification of factors and their biological meaning, which is not ensure only by factor analysis. The main issue is separation overlaping factors from themselves and from tissue background covering the whole sequence. Factor analysis highly depends on prior information which allows us to set biologically reasonable conditions to a mathematical model. In this paper, we propose a mathematical model which estimates the probability mask of each image factor and sets it as a prior information for the next step of iterative algorithm based on Variational Bayes method. The new proposed model provides more realistic estimates of factors than the standard factor analysis.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
BA - Obecná matematika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
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
Doktorandské dny 2011
ISBN
978-80-01-04907-5
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
255-264
Název nakladatele
Česká technika - nakladatelství ČVUT
Místo vydání
Praha
Místo konání akce
Praha
Datum konání akce
11. 11. 2011
Typ akce podle státní příslušnosti
CST - Celostátní akce
Kód UT WoS článku
—