Fugu-MT 論文翻訳(概要): Gaussian kernel smoothing

論文の概要: Gaussian kernel smoothing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.09539v4
Date: Mon, 29 Nov 2021 18:34:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-09 00:51:18.367970
Title: Gaussian kernel smoothing
Title（参考訳）: ガウス核の平滑化
Authors: Moo K. Chung
Abstract要約: さらに、画像登録やパラメータ化などの画像処理により、さらにノイズを発生させることができる。ガウス核の平滑化は、脳画像研究者の間で事実上の平滑化技術として現れている。ガウス核の平滑化は、ガウスネスと同様に統計感度と統計力を増加させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.480193314173464
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Image acquisition and segmentation are likely to introduce noise. Further image processing such as image registration and parameterization can introduce additional noise. It is thus imperative to reduce noise measurements and boost signal. In order to increase the signal-to-noise ratio (SNR) and smoothness of data required for the subsequent random field theory based statistical inference, some type of smoothing is necessary. Among many image smoothing methods, Gaussian kernel smoothing has emerged as a de facto smoothing technique among brain imaging researchers due to its simplicity in numerical implementation. Gaussian kernel smoothing also increases statistical sensitivity and statistical power as well as Gausianness. Gaussian kernel smoothing can be viewed as weighted averaging of voxel values. Then from the central limit theorem, the weighted average should be more Gaussian.
Abstract（参考訳）: 画像取得とセグメンテーションはノイズをもたらす可能性が高い。画像登録やパラメータ化といったさらなる画像処理では、追加のノイズが発生する可能性がある。したがって、ノイズ測定と信号の増強が不可欠である。信号対雑音比(SNR)とその後の確率場理論に基づく統計的推測に必要なデータの平滑性を高めるためには,ある種の平滑化が必要である。多くの画像平滑化手法の中で、ガウス核平滑化は数値的な実装の単純さから、脳画像研究者の間で事実上平滑化技術として登場した。ガウス核の平滑化は、ガウスネスと同様に統計感度と統計力を高める。ガウス核の平滑化はボクセル値の重み付け平均化と見なすことができる。すると、中心極限定理から、重み付き平均はよりガウス的であるべきである。

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