图正则化字典对学习的轻度认知功能障碍预测

• 作者: 孙永聪 曾宪华 魏彩锋
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 医学
• 关键词: 图正则化 字典对学习 几何近邻关系 图像分类 轻度认知功能障碍预测
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 369-377
• 页数: 9页
• 分类号: TP391|R749
• 字数: 7572字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201709033

摘要

针对字典对学习(DPL)方法只考虑了同类子字典的重构误差和不同类表示系数的稀疏性,没有考虑图像间的几何近邻拓扑关系的问题.通过近邻保持使得在同类近邻投影系数之间的距离较小,而不同类投影系数之间的距离大,能够有效提高字典对学习算法的分类性能,基于此提出了基于几何近邻拓扑关系的图正则化的字典对学习(GDPL)算法.在ADNI1数据集上对轻度认知功能障碍预测的实验表明,使用GDPL算法学习的编码系数作为特征预测的准确率(ACC)和ROC曲线下的面积(AUC)比使用结合生物标志作为特征预测的准确率提高了2％～6％,使用GDPL算法比DPL算法的实验结果也有提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾宪华	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	19	111	6.0	9.0
5	魏彩锋	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0
9	孙永聪	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0