A Bayesian hidden Potts mixture model for analyzing lung cancer pathology images.

Li, Qiwei; Wang, Xinlei; Liang, Faming; Yi, Faliu; Xie, Yang; Gazdar, Adi; Xiao, Guanghua

Li, Qiwei; Wang, Xinlei; Liang, Faming; Yi, Faliu; Xie, Yang; Gazdar, Adi; Xiao, Guanghua.

Afiliação

Li Q; Department of Clinical Sciences, UT Southwestern Medical Center, Dallas, TX, USA.
Wang X; Department of Statistics, Southern Methodist University, Dallas, TX, USA.
Liang F; Department of Statistics, Purdue University, West Lafayette, IN, USA.
Yi F; Department of Clinical Sciences, UT Southwestern Medical Center, Dallas, TX, USA.
Xie Y; Department of Clinical Sciences, UT Southwestern Medical Center, Dallas, TX, USA.
Gazdar A; Department of Pathology, UT Southwestern Medical Center, Dallas, TX, USA and Hamon Center for Therapeutic Oncology Research, UT Southwestern Medical Center, Dallas, TX, USA.
Xiao G; Department of Clinical Sciences, UT Southwestern Medical Center, Dallas, TX, USA.

Biostatistics ; 20(4): 565-581, 2019 10 01.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-29788035

Assuntos

Algoritmos; Interpretação de Imagem Assistida por Computador; Neoplasias Pulmonares/diagnóstico por imagem; Neoplasias Pulmonares/patologia; Modelos Estatísticos; Teorema de Bayes; Humanos; Cadeias de Markov; Método de Monte Carlo

Palavras-chave

Double MetropolisHastings; Hidden Potts model; Lung cancer; Markov random field; Mixture model; Pathology image; Potts model; Spatial point pattern

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Contexto em Saúde: 1_ASSA2030 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Algoritmos / Interpretação de Imagem Assistida por Computador / Modelos Estatísticos / Neoplasias Pulmonares Tipo de estudo: Health_economic_evaluation / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Biostatistics Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article

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