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面向乳腺病理图像分类的非相干字典学习及稀疏表示算法
面向乳腺病理图像分类的非相干字典学习及稀疏表示算法
作者:
刘婷
汤红忠
王翔
郭雪峰
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
非相干字典学习
紧框架
稀疏表示
组织病理图像分类
摘要:
针对乳腺病理图像分类,提出一种非相干字典学习及其稀疏表示算法.首先针对不同类别的图像,基于在线字典学习算法分别学习各类特定的子字典;其次利用紧框架建立一种非相干字典学习模型,通过交替投影优化字典的相干性、秩与紧框架性,从而有效地约束字典的格拉姆矩阵与参考格拉姆矩阵的距离,获得判别性更强的非相干字典;最后采用子空间旋转方法优化非相干字典的稀疏表示性能.利用乳腺癌数据集BreaKHis进行实验的结果证明,该算法所学习的非相干字典能平衡字典的判别性与稀疏表示性能,在良性肿瘤与恶性肿瘤图像分类上获得了86.0%的分类精度;在良性肿瘤图像中的腺病与纤维腺瘤的分类上获得92.5%的分类精度.
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目标分类
稀疏表示
核字典学习
线性鉴别分析
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文献信息
篇名
面向乳腺病理图像分类的非相干字典学习及稀疏表示算法
来源期刊
计算机辅助设计与图形学学报
学科
工学
关键词
非相干字典学习
紧框架
稀疏表示
组织病理图像分类
年,卷(期)
2019,(8)
所属期刊栏目
图像与视觉
研究方向
页码范围
1368-1375
页数
8页
分类号
TP391.41
字数
7519字
语种
中文
DOI
10.3724/SP.J.1089.2019.17409
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
汤红忠
湘潭大学信息工程学院
28
238
9.0
14.0
5
刘婷
湘潭大学信息工程学院
52
174
7.0
12.0
9
王翔
湘潭大学信息工程学院
4
8
2.0
2.0
13
郭雪峰
湘潭大学信息工程学院
9
51
4.0
7.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
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节点文献
引证文献
(0)
同被引文献
(0)
二级引证文献
(0)
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参考文献(0)
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组织病理图像分类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机辅助设计与图形学学报
主办单位:
中国计算机学会
中国科学院计算技术研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1003-9775
CN:
11-2925/TP
开本:
大16开
出版地:
北京2704信箱
邮发代号:
82-456
创刊时间:
1989
语种:
chi
出版文献量(篇)
6095
总下载数(次)
15
总被引数(次)
94943
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
湖南省自然科学基金
英文译名:
Natural Science Foundation of Hunan Province
官方网址:
http://jj.hnst.gov.cn/
项目类型:
一般面上项目
学科类型:
期刊文献
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