Expertní informace v analýze dynamických medicínských sekvencí

Abstract

Cieľom tejto práce je pomocou Bayesovho prístupu analyzovať medicínske sekvencie zo scintigrafie a skúmať vplyv pridanej expertnej informácie o umiestnení orgánu. Po popise záklaných princípov Bayesovej teórie pravdepodobnosti sú v práci predstavené vybrané metódy aproximácie rozdelenia, pričom Variačná Bayesova metóda je následne využitá na problém maticovej dekompozície, s ktorým sa pri analýze sekvencií stretávame. Dosiahnuté teoretické postupy sú aplikované na apriórne modely a aj na model s pridanou expertnou informáciou. Experimentami na syntetických a následne aj na reálnych dátach sme dospeli k záveru, že expertná informácia dokáže zlepšiť výsledné odhady jednotlivých orgánov a priebehov prietoku rádioaktívnej látky týmito orgánmi.

The aim of this work is to use a Bayesian approach to analyze sequences from scintigraphy and to study the influence of the added expert information about the location of physiological organs. After describing basics of the Bayesian probability theory, there are presented chosen methods of approximation of posterior distribution. We selected the Variational Bayes method which is then used for the matrix decomposition problem arising in the case of the medical sequence analysis. Achieved theoretical techniques are applied to the prior models and also to the model with additional expert information. Based on the experiments on syntetic and real data, we concluded that the expert information can improve the resulting estimates of organs and associated flow of radioactive substances throught these organs.