Dirichlet Process Mixtureの実装

をしたいと思っていたら、matlabで作って公開している人が。

http://people.csail.mit.edu/jacobe/software.html

変分ベイズ法などでは実装が難しくなる場合があるけど、DPMだとそれがないとのこと。

MAP-based kinetic analysis for voxel-by-voxel compartment model estimation

ScienceDirect - NeuroImage : MAP-based kinetic analysis for voxel-by-voxel compartment model estimation: Detailed imaging of the cerebral glucose metabolism using FDG

薬剤を注射した直後からのPET画像の時間変化(tTAC)に基づいて、神経受容体などに関わるパラメータを推定する。画像の時間変化については、compartment modelが良く知られていて、そのmodelパラメータを変化させたときの、tTACの変化をデータ空間中の多様体として表現する。そして、観測したtTACをその多様体へと射影することでパラメータを推定する。多様体の固有空間表現を作成する際の次元の設定法やシミュレーションによる推定精度などの実験が多数。多様体が複雑な形状をしていることがビジュアルにも確認できておもしろい。

Wavelet analysis of dynamic PET data: application to the parametric imaging of benzodiazepine receptor concentration

Wavelet analysis of dynamic PET data: application ...[Neuroimage. 2000] - PubMed Result

PETで撮影した脳の時系列に基づいて受容体密度など生体に関わるパラメータを推定する際に、de-noisingすることでどの程度パラメータの推定精度が上がるかを検証。de-noisingは、空間方向にはおこなわず、時間方向についてのみ wavelet shrinkageを用いておこなっている。

時系列データの取得に3回薬剤を投与するなど、実験のprotocolがデラックス。