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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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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
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研究主题发展历程
节点文献
非相干字典学习
紧框架
稀疏表示
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
月刊
1003-9775
11-2925/TP
大16开
北京2704信箱
82-456
1989
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:
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