Modellisation de Graphes Par Densité
il y a 1 mois
**Modellisation de graphes par densité : inférence, comparaison, classification // Density-based graphs modelling: inference, comparison, classification**:
- Réf **ABG-124002**
**ADUM-57662**
- Sujet de Thèse- 21/05/2024- Université Grenoble Alpes- Lieu de travail- Grenoble Cedex 9 - France- Intitulé du sujet- Modellisation de graphes par densité : inférence, comparaison, classification // Density-based graphs modelling: inference, comparison, classification- Mots clés- Statistiques bayésiennes, connectivité cérébrale, modèles de graphes, explicabilité
- Bayesian statistics, brain connectivity, graphical models, explainability**Description du sujet**:
- Aujourd'hui, de nombreux ensembles de données collectent des informations à la fois dans l'espace et dans le temps. Une manière naturelle de modéliser ces informations est d'utiliser un graphe, où les nœuds et les arêtes sont dérivés des observations. Cette approche est particulièrement utile pour étudier les fonctions cérébrales, où
- un nœud représente une région du cerveau et une arête représente une connexion fonctionnelle entre deux régions, quantifiée par des méthodes telles que l'IRMf ou l'EEG. Les réseaux écologiques et les données métagénomiques en sont d'autres exemples. Pour utiliser efficacement les graphes pour des ensembles de données réels, plusieurs tâches sont nécessaires : inférence, comparaison, et classification. Dans cette proposition, nous présentons un nouveau cadre bayésien unifié adapté à ces tâches. Les graphes sont construits en estimant une densité multivariée avec une densité
- par arête. Pour les comparaisons, des distances entre ces graphes sont développées pour tenir compte de l'incertitude quantifiée lors de l'inférence. Enfin, des méthodes de classification sont conçues pour diversesToday, many data sets collect information across both space and time. A
- natural way to model this information is through a graph, where nodes and edges are derived
- from the observations. This approach is particularly useful in studying brain function, where
- a node represents a brain region and an edge represents a functional connection between two
- regions, quantified by methods such as fMRI or EEG. Other examples include ecological networks
- and metagenomic data.
- To effectively use graphs for real data sets, several tasks are necessary: inference, comparison,
- and classification. In this proposal, we present a new unified Bayesian framework suitable
- for these tasks. Graphs are constructed by estimating a multivariate density with a density
- per edge. For comparisons, distances between these graphs are developed to account for the
- uncertainty quantified during inference. Finally, classification methods are designed for various- interaction networks.
Début de la thèse : 01/10/2024**Nature du financement**:
**Précisions sur le financement**:
- Concours allocations**Présentation établissement et labo d'accueil**:
- Université Grenoble Alpes**Etablissement délivrant le doctorat**:
- Université Grenoble Alpes**Ecole doctorale**:
- 217 MSTII - Mathématiques, Sciences et technologies de l'information, Informatique- Etudiant M2 en statistiques
- Master student in Statistics-
- 09/06/2024
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