Japanese
Title大容量の画像データを扱う主成分分析の高速で正確な計算方法
Subtitle技術報告
Authors蓑島聡*, Robert A. KOEPPE*
Authors(kana)
Organization*Division of Nuclear Medicine, Department of Internal Medicine, The University of Michigan Medical Center
Journal核医学
Volume33
Number4
Page431-434
Year/Month1996/4
Article報告
Publisher日本核医学会
Abstract「要旨」主成分分析は, 核医学における様々な画像検査に応用されてきた. この技術報告では, より大容量の画像データを対象とした主成分分析における, 固有値および固有ベクトルの高速で正確な計算方法を記述する. この方法では, 分散共分散あるいは相関行列を計算するために, もととなるデータのデータ変換および転置行列の計算を行う. 実際の画像データと普及型ワークステーションを用いてこの方法を試行したところ, 通常の方法に比べ, より高速でかつ充分な精度を示すことを確認した. 「I. はじめに」主成分分析は, 観測されたデータをより少ない指標で表現し, それら指標をもってデータを解釈しようとする方法である. 主成分分析および近縁の因子分析は, 比較的古くより核医学画像の解析に用いられ, 当初はダイナミック収集された腎, 心, 胆嚢スキャンなどのプレイナー画像において, 投与放射能の臓器内における経時的変化, トレーサ動態解析を目的として使用された.
Practice臨床医学：一般
KeywordsPrincipal components analysis, Computer-assisted image analysis.
English
TitleFast and Accurate Numerical Method for Principal Components Analysis Dealing with Large Image Data Sets
SubtitleTechnical Reports
AuthorsSatoshi MINOSHIMA, Robert A. KOEPPE
Authors(kana)
OrganizationDivision of Nuclear Medicine, Department of Internal Medicine, The University of Michigan
JournalThe Japanese Journal of nuclear medicine
Volume33
Number4
Page431-434
Year/Month1996/4
ArticleReport
PublisherTHE JAPANESE SOCIETY OF NUCLEAR MEDICINE
Abstract[Summary]The principal components analysis has been applied to various imaging studies in nuclear medicine. This technical report describes a fast and accurate numerical method of calculating eigenvalues and eigenvectors in the principal components analysis dealing with larger image data sets. The method employs both data transformation and matrix transpose of original data sets to calculate a variance-covariance or correlation matrix. The method was tested on actual image data sets using a common workstation, confirming faster execution time and efficient accuracy in comparison to a standard method.
PracticeClinical medicine
KeywordsPrincipal components analysis, Computer-assisted image analysis.

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