Geostatistical modeling of positive-definite matrices: An application to diffusion tensor imaging.

Lan, Zhou; Reich, Brian J; Guinness, Joseph; Bandyopadhyay, Dipankar; Ma, Liangsuo; Moeller, F Gerard

Lan, Zhou; Reich, Brian J; Guinness, Joseph; Bandyopadhyay, Dipankar; Ma, Liangsuo; Moeller, F Gerard.

Afiliação

Lan Z; Yale School of Medicine, New Haven, Connecticut.
Reich BJ; North Carolina State University, Raleigh, North Carolina.
Guinness J; Cornell University, Ithaca, New York.
Bandyopadhyay D; Virginia Commonwealth University, Richmond, Virginia.
Ma L; Virginia Commonwealth University, Richmond, Virginia.
Moeller FG; Virginia Commonwealth University, Richmond, Virginia.

Biometrics ; 78(2): 548-559, 2022 06.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-33569777

Assuntos

Imagem de Tensor de Difusão; Simulação por Computador; Distribuição Normal; Processos Estocásticos

Palavras-chave

Cholesky decomposition; diffusion tensor imaging; geostatistical modeling; positive-definite matrix; spatial Wishart process; spatial random fields

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Imagem de Tensor de Difusão Tipo de estudo: Prognostic_studies Idioma: En Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article

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