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Optimal Clustering of Tissue Raman Spectra Using KCA
- This study applies K-means clustering algorithm (KCA) to determine the optimal number of clusters for analyzing tissue Raman spectra.
- The KCA is repeated with an increasing number of clusters as long as the cluster means show differences above the noise level and the clusters contain more than 10 spectra.
- A pseudo-color image of the frozen section is created based on the clusters, where areas with similar spectra have the same color. This image is compared with the H&E-stained tissue section.
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2行目の原文を that accounts for the variance として、thatがthe optimal numberに 掛かるとしました。 後は「てにをは」の問題です。「割振」られたに「帰属」と注記しましたが、赤外スペクトル 関係で波数cm―1(カイザー)のピークはXYZ伸縮運動に帰属されると言うからです。 参考まで。コピーペースト文で済みません。 本研究において,クラスターの平均がノイズレベル以上の明らかな差異があるか, クラスターが10以上のスペクトルを含む場合までKSAがくり返えされた. 本法において、クラスターの最適な数は、ラマン実験に使用された分解能での 組織変化のラマンスペクトルを説明できる. KCAの後,異なる色がそれぞれのクラスターに割振られた(帰属された). 次に,ラマンマップの各格子素子はそれぞれが属するスペクトルの個々の クラスター色に割振られた. この方法において,凍結切片の擬似カラーイメージが作成されたが,類似スペクトルの 領域は同じ色だった. この擬似カラーイメージはH&L染色組織切片と比較された.
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- skydaddy
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こんな感じで如何でしょうか・・・ 本研究において、KCAは、ファイナルクラスターである限り、つまりはっきりとノイズレベル以上の違いを示し、そしてクラスターが10以上のスペクトルを含む場合、クラスターの増加と共に繰り返された。本法において、クラスターの最適な数は、ラマンの実験に使われた空間分解能により組織ラマンスペクトルの変化として決定できる。KCAの後、それぞれのクラスターに色が振り分けられた。ラマンマップのそれぞれの格子エレメントは、そのスペクトルに属する特定のクラスターの色を振り分けた。この方法で凍結切片の同様のスペクトルのエリアが同じ色になるように疑似彩色した画像が作成された。 その後、この疑似彩色画像は、H&E染色した組織切片と比較された。
お礼
skydaddyさん,いつもありがとうございます. 後ほどもう一度訳し直してみます.(早速のご回答ありがとうございます.)
お礼
drmurabergさん いつもありがとうございます. 後ほど,もう一度,頂いた回答を参考に訳し直してみます.