Fugu-MT 論文翻訳(概要): Classifying histograms of medical data using information geometry of beta distributions

論文の概要: Classifying histograms of medical data using information geometry of beta distributions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04511v2
Date: Wed, 25 Aug 2021 07:18:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-25 17:54:25.315943
Title: Classifying histograms of medical data using information geometry of beta distributions
Title（参考訳）: ベータ分布情報幾何学を用いた医療データのヒストグラム分類
Authors: Alice Le Brigant (SAMM), Nicolas Guigui (UCA, EPIONE), Sana Rebbah (ENAC), St\'ephane Puechmorel (ENAC)
Abstract要約: 我々は、ヒストグラムを比較し、平均化し、分類するために、情報幾何学のツールを使用する。この幾何学は負の曲線であり、平均の概念の特異性を保証する。本稿では,2つの医療データセットの教師付きおよび教師なし分類手順におけるこれらの幾何学的ツールの利用について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we use tools of information geometry to compare, average and classify histograms. Beta distributions are fitted to the histograms and the corresponding Fisher information geometry is used for comparison. We show that this geometry is negatively curved, which guarantees uniqueness of the notion of mean, and makes it suitable to classify histograms through the popular K-means algorithm. We illustrate the use of these geometric tools in supervised and unsupervised classification procedures of two medical data-sets, cardiac shape deformations for the detection of pulmonary hypertension and brain cortical thickness for the diagnosis of Alzheimer's disease.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ヒストグラムの比較,平均化,分類に情報幾何ツールを用いた。ベータ分布はヒストグラムに適合し、それに対応するフィッシャー情報幾何を用いて比較を行う。この幾何は負の曲線であり、これは平均の概念の特異性を保証し、一般的なK平均アルゴリズムによってヒストグラムを分類するのに適していることを示す。アルツハイマー病の診断には,2つの医療データセット,肺高血圧症検出のための心臓形状変形,大脳皮質の厚さの2つの分類法が用いられている。

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