論文の概要: Object based Bayesian full-waveform inversion for shear elastography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06646v1
• Date: Thu, 11 May 2023 08:25:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-12 15:29:27.084707
• Title: Object based Bayesian full-waveform inversion for shear elastography
• Title（参考訳）: 物体ベースベイズ全波形インバージョンによるせん断エラストグラフィ
• Authors: Ana Carpio, Elena Cebrian, Andrea Gutierrez
• Abstract要約: 組織中の異常画像のせん断エラストグラフィーにおける不確かさを定量化する計算手法を開発した。 パラメータフィールドの後方確率は異常の幾何とそのせん断率を表わす。 滑らかで不規則な形状の合成2次元試験に対するアプローチを実証する。
• 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: We develop a computational framework to quantify uncertainty in shear elastography imaging of anomalies in tissues. We adopt a Bayesian inference formulation. Given the observed data, a forward model and their uncertainties, we find the posterior probability of parameter fields representing the geometry of the anomalies and their shear moduli. To construct a prior probability, we exploit the topological energies of associated objective functions. We demonstrate the approach on synthetic two dimensional tests with smooth and irregular shapes. Sampling the posterior distribution by Markov Chain Monte Carlo (MCMC) techniques we obtain statistical information on the shear moduli and the geometrical properties of the anomalies. General affine-invariant ensemble MCMC samplers are adequate for shapes characterized by parameter sets of low to moderate dimension. However, MCMC methods are computationally expensive. For simple shapes, we devise a fast optimization scheme to calculate the maximum a posteriori (MAP) estimate representing the most likely parameter values. Then, we approximate the posterior distribution by a Gaussian distribution found by linearization about the MAP point to capture the main mode at a low computational cost.
• Abstract（参考訳）: 組織内異常のせん断エラストグラフィーイメージングにおける不確かさを定量化する計算枠組みを開発した。 我々はベイズ推論の定式化を採用する。 観測されたデータ、フォワードモデル、およびそれらの不確実性から、アノマリーの幾何およびそれらのせん断モジュラーを表すパラメータフィールドの後方確率を求める。 事前確率を構成するために,関連する対象関数の位相エネルギーを利用する。 滑らかで不規則な形状の合成2次元試験に対するアプローチを実証する。 マルコフ連鎖モンテカルロ (mcmc) 法による後方分布のサンプリングを行い, せん断モジュラーと異常の幾何学的性質に関する統計的情報を得た。 一般アフィン不変アンサンブルMCMCサンプルは,低次元から中等次元のパラメータ集合を特徴とする形状に適している。 しかし、MCMC法は計算コストが高い。 簡単な形状の場合,最も可能性の高いパラメータ値を表す最大後続推定値(MAP)を計算するために,高速な最適化手法を考案する。 次に,MAP点の線形化によって発見されたガウス分布による後続分布を近似し,主モードを低計算コストで捕捉する。

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