Statistical Computing in Nuclear Imaging
Sprache: Englisch
Verlag: CRC Press Dez 2014, 2014
Serie: Buch 27 von 99 - Series in Medical Physics and Biomedical Engineering
- Hardcover
- Neu

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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Neuware - Statistical Computing in Nuclear Imaging introduces aspects of Bayesian computing in nuclear imaging. The book provides an introduction to Bayesian statistics and concepts and is highly focused on the computational aspects of Bayesian data analysis of photon-limited data acquired in tomographic measurements. Basic statistical concepts, elements of decision theory, and counting statistics, including models of photon-limited data and Poisson approximations, are discussed in the first chapters. Monte Carlo methods and Markov chains in posterior analysis are discussed next along with an introduction to nuclear imaging and applications such as PET and SPECT. The final chapter includes illustrative examples of statistical computing, based on Poisson-multinomial statistics. Examples include calculation of Bayes factors and risks as well as Bayesian decision making and hypothesis testing. Appendices cover probability distributions, elements of set theory, multinomial distribution of single-voxel imaging, and derivations of sampling distribution ratios. C++ code used in the final chapter is also provided. The text can be used as a textbook that provides an introduction to Bayesian statistics and advanced computing in medical imaging for physicists, mathematicians, engineers, and computer scientists. It is also a valuable resource for a wide spectrum of practitioners of nuclear imaging data analysis, including seasoned scientists and researchers who have not been exposed to Bayesian paradigms.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9781439849347
- Titel
- Statistical Computing in Nuclear Imaging
- Autor
- Arkadiusz Sitek
- Verlag
- CRC Press Dez 2014
- Veröffentlichungsjahr
- 2014
- Zustand
- Neu
- Einband
- Buch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 143984934X
- ISBN-13
- 9781439849347
- Artikelgewicht
- 557 Gramm
- Abmessungen
- 241x164x22 mm
- Serie
- Buch 27 von 99: Series in Medical Physics and Biomedical Engineering
Statistical Computing in Nuclear Imaging introduces aspects of Bayesian computing in nuclear imaging. The book provides an introduction to Bayesian statistics and concepts and is highly focused on the computational aspects of Bayesian data analysis of photon-limited data acquired in tomographic measurements.
Basic statistical concepts, elements of decision theory, and counting statistics, including models of photon-limited data and Poisson approximations, are discussed in the first chapters. Monte Carlo methods and Markov chains in posterior analysis are discussed next along with an introduction to nuclear imaging and applications such as PET and SPECT.
The final chapter includes illustrative examples of statistical computing, based on Poisson-multinomial statistics. Examples include calculation of Bayes factors and risks as well as Bayesian decision making and hypothesis testing. Appendices cover probability distributions, elements of set theory, multinomial distribution of single-voxel imaging, and derivations of sampling distribution ratios. C++ code used in the final chapter is also provided.
The text can be used as a textbook that provides an introduction to Bayesian statistics and advanced computing in medical imaging for physicists, mathematicians, engineers, and computer scientists. It is also a valuable resource for a wide spectrum of practitioners of nuclear imaging data analysis, including seasoned scientists and researchers who have not been exposed to Bayesian paradigms.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Arkadiusz Sitek is an associate physicist at Massachusetts General Hospital in Boston and an assistant professor at Harvard Medical School. He received his doctorate from the University of British Columbia in Canada and since 2001 has worked as a nuclear imaging scientist in the Lawrence Berkeley National Laboratory, Beth Israel Medical Center, and Brigham and Women’s Hospital before joining Massachusetts General Hospital. He has authored more than 100 scientific journal and proceedings papers, book chapters, and patents, and served as a principal investigator on nuclear imaging research projects. Dr. Sitek is a practitioner of the Bayesian school of thought and a member of the International Society for Bayesian Analysis.
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