Advanced maximum entropy approaches for medical and microscopy imaging

Autor: Amini Farsani, Zahra
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2021
Předmět:
DOI: 10.5282/edoc.29242
Popis: The maximum entropy framework is a cornerstone of statistical inference, which is employed at a growing rate for constructing models capable of describing and predicting biological systems, particularly complex ones, from empirical datasets.��� In these high-yield applications, determining exact probability distribution functions with only minimal information about data characteristics and without utilizing human subjectivity is of particular interest. In this thesis, an automated procedure of this kind for univariate and bivariate data is employed to reach this objective through combining the maximum entropy method with an appropriate optimization method. The only necessary characteristics of random variables are their continuousness and ability to be approximated as independent and identically distributed. In this work, we try to concisely present two numerical probabilistic algorithms and apply them to estimate the univariate and bivariate models of the available data. In the first case, a combination of the maximum entropy method, Newton's method, and the Bayesian maximum a posteriori approach leads to the estimation of the kinetic parameters with arterial input functions (AIFs) in cases without any measurement of the AIF. ���The results shows that the AIF can reliably be determined from the data of dynamic contrast enhanced-magnetic resonance imaging (DCE-MRI) by maximum entropy method. Then, kinetic parameters can be obtained. By using the developed method, a good data fitting and thus a more accurate prediction of the kinetic parameters are achieved, which, in turn, leads to a more reliable application of DCE-MRI. ��� In the bivariate case, we consider colocalization as a quantitative analysis in fluorescence microscopy imaging. The method proposed in this case is obtained by combining the Maximum Entropy Method (MEM) and a Gaussian Copula, which we call the Maximum Entropy Copula (MEC). This novel method is capable of measuring the spatial and nonlinear correlation of signals to obtain the colocalization of markers in fluorescence microscopy images. Based on the results, MEC is able to specify co- and anti-colocalization even in high-background situations.��� ���The main point here is that determining the joint distribution via its marginals is an important inverse problem which has one possible unique solution in case of choosing an proper copula according to Sklar's theorem. This developed combination of Gaussian copula and the univariate maximum entropy marginal distribution enables the determination of a unique bivariate distribution. Therefore, a colocalization parameter can be obtained via Kendall���s t, which is commonly employed in the copula literature. In general, the importance of applying these algorithms to biological data is attributed to the higher accuracy, faster computing rate, and lower cost of solutions in comparison to those of others. The extensive application and success of these algorithms in various contexts depend on their conceptual plainness and mathematical validity. ��� Afterward, a probability density is estimated via enhancing trial cumulative distribution functions iteratively, in which more appropriate estimations are quantified using a scoring function that recognizes irregular fluctuations. This criterion resists under and over fitting data as an alternative to employing the Bayesian criterion. Uncertainty induced by statistical fluctuations in random samples is reflected by multiple estimates for the probability density. In addition, as a useful diagnostic for visualizing the quality of the estimated probability densities, scaled quantile residual plots are introduced. Kullback--Leibler divergence is an appropriate measure to indicate the convergence of estimations for the probability density function (PDF) to the actual PDF as sample. The findings indicate the general applicability of this method to high-yield statistical inference.
Die Methode der maximalen Entropie ist ein wichtiger Bestandteil der statistischen Inferenz, die in immer st��rkerem Ma��e f��r die Konstruktion von Modellen verwendet wird, die biologische Systeme, insbesondere komplexe Systeme, aus empirischen Datens��tzen beschreiben und vorhersagen k��nnen. In diesen ertragreichen Anwendungen ist es von besonderem Interesse, exakte Verteilungsfunktionen mit minimaler Information ��ber die Eigenschaften der Daten und ohne Ausnutzung menschlicher Subjektivit��t zu bestimmen. In dieser Arbeit wird durch eine Kombination der Maximum-Entropie-Methode mit geeigneten Optimierungsverfahren ein automatisiertes Verfahren verwendet, um dieses Ziel f��r univariate und bivariate Daten zu erreichen. Notwendige Eigenschaften von Zufallsvariablen sind lediglich ihre Stetigkeit und ihre Approximierbarkeit als unabh��ngige und identisch verteilte Variablen. In dieser Arbeit versuchen wir, zwei numerische probabilistische Algorithmen pr��zise zu pr��sentieren und sie zur Sch��tzung der univariaten und bivariaten Modelle der zur Verf��gung stehenden Daten anzuwenden. Zun��chst wird mit einer Kombination aus der Maximum-Entropie Methode, der Newton-Methode und dem Bayes'schen Maximum-A-Posteriori-Ansatz die Sch��tzung der kinetischen Parameter mit arteriellen Eingangsfunktionen (AIFs) in F��llen ohne Messung der AIF erm��glicht. Die Ergebnisse zeigen, dass die AIF aus den Daten der dynamischen kontrastverst��rkten Magnetresonanztomographie (DCE-MRT) mit der Maximum-Entropie-Methode zuverl��ssig bestimmt werden kann. Anschlie��end k��nnen die kinetischen Parameter gewonnen werden. Durch die Anwendung der entwickelten Methode wird eine gute Datenanpassung und damit eine genauere Vorhersage der kinetischen Parameter erreicht, was wiederum zu einer zuverl��ssigeren Anwendung der DCE-MRT f��hrt. Im bivariaten Fall betrachten wir die Kolokalisierung zur quantitativen Analyse in der Fluoreszenzmikroskopie-Bildgebung. Die in diesem Fall vorgeschlagene Methode ergibt sich aus der Kombination der Maximum-Entropie-Methode (MEM) und einer Gau��schen Copula, die wir Maximum-Entropie-Copula (MEC) nennen. Mit dieser neuartigen Methode kann die r��umliche und nichtlineare Korrelation von Signalen gemessen werden, um die Kolokalisierung von Markern in Bildern der Fluoreszenzmikroskopie zu erhalten. Das Ergebnis zeigt, dass MEC in der Lage ist, die Ko- und Antikolokalisation auch in Situationen mit hohem Grundrauschen zu bestimmen. Der wesentliche Punkt hierbei ist, dass die Bestimmung der gemeinsamen Verteilung ��ber ihre Marginale ein entscheidendes inverses Problem ist, das eine m��gliche eindeutige L��sung im Falle der Wahl einer geeigneten Copula gem���� dem Satz von Sklar hat. Diese neu entwickelte Kombination aus Gau��scher Kopula und der univariaten Maximum Entropie Randverteilung erm��glicht die Bestimmung einer eindeutigen bivariaten Verteilung. Daher kann ein Kolokalisationsparameter ��ber Kendall's t ermittelt werden, der ��blicherweise in der Copula-Literatur verwendet wird. Die Bedeutung der Anwendung dieser Algorithmen auf biologische Daten l��sst sich im Allgemeinen mit hoher Genauigkeit, schnellerer Rechengesch windigkeit und geringeren Kosten im Vergleich zu anderen L��sungen begr��nden. Die umfassende Anwendung und der Erfolg dieser Algorithmen in verschiedenen Kontexten h��ngen von ihrer konzeptionellen Eindeutigkeit und mathematischen G��ltigkeit ab. Anschlie��end wird eine Wahrscheinlichkeitsdichte durch iterative Erweiterung von kumulativen Verteilungsfunktionen gesch��tzt, wobei die geeignetsten Sch��tzungen mit einer Scoring-Funktion quantifiziert werden, um unregelm����ige Schwankungen zu erkennen. Dieses Kriterium verhindert eine Unter- oder ��beranpassung der Daten als Alternative zur Verwendung des Bayes-Kriteriums. Die durch statistische Schwankungen in Stichproben induzierte Unsicherheit wird durch mehrfache Sch��tzungen f��r die Wahrscheinlichkeitsdichte ber��cksichtigt. Zus��tzlich werden als n��tzliche Diagnostik zur Visualisierung der Qualit��t der gesch��tzten Wahrscheinlichkeitsdichten skalierte Quantil-Residuen-Diagramme eingef��hrt. Die Kullback-Leibler-Divergenz ist ein geeignetes Ma��, um die Konvergenz der Sch��tzungen f��r die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (PDF) zu der tats��chlichen PDF als Stichprobe anzuzeigen. Die Ergebnisse zeigen die generelle Anwendbarkeit dieser Methode f��r statistische Inferenz mit hohem Ertrag.���
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: