論文の概要: Non-Euclidean Analysis of Joint Variations in Multi-Object Shapes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02230v1
• Date: Mon, 6 Sep 2021 03:45:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-08 02:15:12.952767
• Title: Non-Euclidean Analysis of Joint Variations in Multi-Object Shapes
• Title（参考訳）: 多物体形状における関節変動の非ユークリッド解析
• Authors: Zhiyuan Liu and J\"orn Schulz and Mohsen Taheri and Martin Styner and James Damon and Stephen Pizer and J. S. Marron
• Abstract要約: 分類タスクにおける複数の機能関連構造の連成解析について考察する。 我々は、ユークリッド空間における非ユークリッド統計を忠実に表現できる新しい非ユークリッド統計の組み合わせに基づく手法を考案した。 その結果, 多ブロック非ユークリッドデータの結合変動のパターンを認識する上で, 結合構造は有効で, 頑健であり, 解釈可能であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.541085210309657
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper considers joint analysis of multiple functionally related structures in classification tasks. In particular, our method developed is driven by how functionally correlated brain structures vary together between autism and control groups. To do so, we devised a method based on a novel combination of (1) non-Euclidean statistics that can faithfully represent non-Euclidean data in Euclidean spaces and (2) a non-parametric integrative analysis method that can decompose multi-block Euclidean data into joint, individual, and residual structures. We find that the resulting joint structure is effective, robust, and interpretable in recognizing the underlying patterns of the joint variation of multi-block non-Euclidean data. We verified the method in classifying the structural shape data collected from cases that developed and did not develop into Autistic Spectrum Disorder (ASD).
• Abstract（参考訳）: 分類タスクにおける複数の機能関連構造の連成解析について考察する。 特に本手法は,機能的に相関した脳の構造が自閉症と対照群でどのように異なるかに起因している。 そこで本研究では,(1)ユークリッド空間における非ユークリッドデータを忠実に表現できる非ユークリッド統計と,(2)複数ブロックユークリッドデータを結合構造,個人構造,残留構造に分解可能な非パラメトリック積分解析との組み合わせを考案した。 その結果, 多ブロック非ユークリッドデータの結合変動のパターンを認識する上で, 結合構造は有効で, 堅牢であり, 解釈可能であることがわかった。 自閉症スペクトラム障害 (asd) に発展しなかった症例から収集した構造形状データを分類する方法を検証した。

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