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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Robust Fréchet Mean and PGA on Riemannian Manifolds with Applications to Neuroimaging

verfasst von : Monami Banerjee, Bing Jian, Baba C. Vemuri

Erschienen in: Information Processing in Medical Imaging

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In this paper, we present novel algorithms to compute robust statistics from manifold-valued data. Specifically, we present algorithms for estimating the robust Fréchet Mean (FM) and performing a robust exact-principal geodesic analysis (ePGA) for data lying on known Riemannian manifolds. We formulate the minimization problems involved in both these problems using the minimum distance estimator called the L\(_2\)E. This leads to a nonlinear optimization which is solved efficiently using a Riemannian accelerated gradient descent technique. We present competitive performance results of our algorithms applied to synthetic data with outliers, the corpus callosum shapes extracted from OASIS MRI database, and diffusion MRI scans from movement disorder patients respectively.

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Metadaten
Titel
Robust Fréchet Mean and PGA on Riemannian Manifolds with Applications to Neuroimaging
verfasst von
Monami Banerjee
Bing Jian
Baba C. Vemuri
Copyright-Jahr
2017
Buch
Information Processing in Medical Imaging

Print ISBN: 978-3-319-59049-3

Electronic ISBN: 978-3-319-59050-9

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-59050-9_1

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