The paper concerns a new statistical method for assessing dissimilarity of two random sets based on one realisation of each of them. The method focuses on shapes of the components of the random sets, namely on the curvature of their boundaries together with the ratios of their perimeters and areas. Theoretical background is introduced and then, the method is described, justified by a simulation study and applied to real data of two different types of tissue - mammary cancer and mastopathy.


翻译:该文件涉及一种新的统计方法,用以根据每种随机机组的实现情况评估两种随机机组的差异性,该方法侧重于随机机组各组成部分的形状,即其边界的曲线及其周界和地区比率,并介绍理论背景,然后通过模拟研究说明该方法的合理性,并应用于两种不同类型的组织 -- -- 乳癌和肿瘤 -- -- 的真实数据。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
15+阅读 · 2021年6月6日
专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
剑桥大学《数据科学: 原理与实践》课程,附PPT下载
专知会员服务
47+阅读 · 2021年1月20日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
145+阅读 · 2019年10月12日
Yoshua Bengio,使算法知道“为什么”
专知会员服务
7+阅读 · 2019年10月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2018年10月11日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
随波逐流:Similarity-Adaptive and Discrete Optimization
我爱读PAMI
5+阅读 · 2018年2月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
15+阅读 · 2021年6月6日
专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
剑桥大学《数据科学: 原理与实践》课程,附PPT下载
专知会员服务
47+阅读 · 2021年1月20日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
145+阅读 · 2019年10月12日
Yoshua Bengio,使算法知道“为什么”
专知会员服务
7+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2018年10月11日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
随波逐流:Similarity-Adaptive and Discrete Optimization
我爱读PAMI
5+阅读 · 2018年2月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员