On the computation of the geodesic distance with an application to dimensionality reduction in a neuro-oncology problem
Visualitza/Obre
10.1007_978-3-642-25085-9_57.pdf (181,6Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
10.1007/978-3-642-25085-9_57
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/18672
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2011
EditorSpringer
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Manifold learning models attempt to parsimoniously describe multivariate data through a low-dimensional manifold embedded in data space. Similarities between points along this manifold are often expressed as Euclidean distances. Previous research has shown that these similarities are better expressed as geodesic distances. Some problems concerning the computation of geodesic distances along the manifold have to do with time and storage restrictions related to the graph representation of the manifold. This paper provides different approaches to the computation of the geodesic distance and the implementation of Dijkstra’s shortest path algorithm, comparing their performances. The optimized procedures are bundled into a software module that is embedded in a dimensionality reduction method, which is applied to MRS data from human brain tumours. The experimental results show that the proposed implementation explains a high proportion of the data variance with a very small number of extracted features, which should ease the medical interpretation of subsequent results obtained from the reduced datasets.
CitacióCruz, R.; Bautista-Villavicencio, D.; Vellido, A. On the computation of the geodesic distance with an application to dimensionality reduction in a neuro-oncology problem. A: Iberoamerican Conference on Pattern Recognition. "Progress in pattern recognition, image analysis, computer vision, and applications: 16th Iberoamerican Congress, CIARP 2011, Pucón, Chile, November 15-18, 2011: proceedings". Pucón: Springer, 2011, p. 483-490.
ISBN978-3-642-25084-2
Versió de l'editorhttp://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-642-25085-9_57
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
10.1007_978-3-642-25085-9_57.pdf | 181,6Kb | Accés restringit |