Bandwidth Selection for Indirect Density Estimation Based on Corrupted Histogram Data
基于受扰直方图数据的间接密度估计带宽选择AI 解读 ↓
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基于受扰直方图数据的间接密度估计带宽选择
- 研究问题
- 当直方图由分箱后经验校正的计数构成，且校正引入额外变异时，如何为间接非参数密度估计选择带宽？
- 方法与思路
- 作者提出无偏风险估计方法的变体，在理想化密度反卷积问题中开展渐近分析和模拟，再适配PET重建。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提供适用于非简单缩放泊松计数的带宽方法，并以模拟、物理模型及患者影像数据展示其重建应用。
- 阅读关注点
- 应核对计数校正的随机模型、风险准则及其估计方式、反卷积条件，以及理想化理论如何对应实际PET数据。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；风险估计的具体性质、误差模型和重建指标未说明，不能推断普遍优势或刊本变化。
原文摘要
Motivated by a number of practical applications, we consider a class of indirect nonparametric density estimation problems in which the observed data consist of a histogram of binned empirically corrected counts. Due to variability in the process of correction, the histogram cannot be modeled in terms of simple scaled Poisson statistics. This departure necessitates the development of a new methodology for bandwidth selection. A variant of the method of unbiased risk estimation is proposed. The methodology is studied, using numerical simulations and asymptotic analysis tools, in the context of a class of idealized density deconvolution problems. The methodology is adapted for application to the practical reconstruction problem of positron emission tomography (PET). Realistic numerical simulations and physical phantom data are presented to validate the approach in this setting. Some illustrations with cerebral glucose utilization and myocardial blood flow studies from some actual patient data sets are also presented.