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Robust estimation for image-on-scalar regression
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AI
DOI：10.1007/s11425-025-2543-6.png)
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摘要
En 中文
从影像数据中提取潜在信号对医学应用至关重要。医学影像数据可能受到异常值或重尾噪声的污染，且此类数据的不规则域带来了额外挑战。普通最小二乘（OLS）方法对异常值或重尾噪声高度敏感，而现有的稳健估计方法在处理定义于不规则域上的医学影像数据时遇到困难。为此，我们开发了一种新颖的稳健估计方法，通过将M估计与双变量三角剖分上的惩罚样条相结合。在温和的正则性条件下，我们证明了所提出的M估计量的L2收敛性和渐近正态性。模拟研究显示，当误差不服从正态分布时，所提出的方法显著优于OLS，同时保持相当的计算效率。对阿尔茨海默病神经影像学计划（ADNI）的影像数据的应用验证了所提出方法的应用价值。
Keyword:
bivariate spline
irregular domain
imaging data
M-estimation
triangulation