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脑肿瘤中多元高斯混合模型的标准化和PET图像的背景调整。(英语) Zbl 1411.62322
摘要:在脑肿瘤学中,根据治疗前和治疗后正电子发射断层扫描(PET)的差异来评估疾病的进展或缓解是一种常规方法。背景调整是必要的,以减少与疾病无关的组织依赖性变化引起的混淆。当将两次扫描的体素强度建模为二元高斯混合体时,背景调整转化为标准化每个体素处的混合体,而肿瘤病变呈现为待检测的异常值。在本文中,我们讨论如何将混合物标准化为标准多元正态分布,以便使用统计检验来检测异常值(即肿瘤病变)。我们从理论和数值上证明了标准化分数的尾部分布在很大范围内接近标准正态分布,但在尾部是保守的,验证了基于标准化分数的体素假设检验。提出了一种基于空间均值和空间概率最大化的多变量空间概率标准化算法。在单变量和双变量情况下的模拟表明,具有软赋值的标准化分数的尾概率非常接近或比标准正态分布更保守。所提出的方法应用于PET模型实验的真实数据集,但它们是通用的,可以用于其他环境。
理学硕士:
第62页 统计学在生物学和医学科学中的应用;荟萃分析
62小时30分 分类和区分;聚类分析(统计方面)
62小时35分 多元分析中的图像分析
PDF格式 BibTeX公司 XML 引用
全文: 多伊 欧几里得
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