Visual Exploratory Analysis of DCE-MRI Data in Breast Cancer Based on Novel Nonlinear Dimensional Data Reduction Techniques

机译：基于新型非线性降维技术的乳腺癌DCE-MRI数据的视觉探索性分析

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Visualization of multi-dimensional data sets becomes a critical and significant area in modern medical image processing. To analyze such high dimensional data, novel nonlinear embedding approaches become increasingly important to show dependencies among these data in a two- or three-dimensional space. This paper investigates the potential of novel nonlinear dimensional data reduction techniques and compares their results with proven nonlinear techniques when applied to the differentiation of malignant and benign lesions described by high-dimensional data sets arising from dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging (DCE-MRI). Two important visualization modalities in medical imaging are presented: the mapping on a lower-dimensional data manifold and the image fusion.

机译：多维数据集的可视化已成为现代医学图像处理中一个至关重要的重要领域。为了分析这种高维数据，新颖的非线性嵌入方法对于显示二维或三维空间中这些数据之间的依赖性变得越来越重要。本文研究了新型非线性维数数据缩减技术的潜力，并将其结果与经过验证的非线性技术进行比较，将其应用于区分由动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI）产生的高维数据集描述的恶性和良性病变）。介绍了医学成像中的两个重要的可视化模式：在低维数据流形上的映射和图像融合。

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来源
《ICA;Conference on independent component analyses, wavelets, neural networks, biosystems, and nanoengineering VII; 20090413-17;20090413-17; Orlando, FL(US);Orlando, FL(US)》|2009年|P.73431A.1-73431A.11|共11页
会议地点 Orlando FL(US);Orlando FL(US)
作者
Anke Meyer-Baese; Sylvain Lespinats; Frank Stembruecker; Axel Saalbach; Thomas Schlossbauer; Adrian Barbu;
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作者单位

Department of Scientific Computing Florida State University, Tallahassee, Florida 32310-4120, USA;

INSERM, University de Paris, France;

Institute of Computer Science University of Bonn, 53177 Bonn, Germany;

Department of Scientific Computing Florida State U;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
visualization; nonlinear dimensional data reduction; tree dependent component analysis; image fusion; breast magnetic resonance imaging;

机译：可视化;非线性尺寸数据约简;树相关成分分析;图像融合;乳房磁共振成像;

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