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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
被引量：
1
1
作者
汤红忠
王翔
+1 位作者
郭雪峰
刘婷
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第8期1368-1375,共8页
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...
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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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
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职称材料
题名
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
被引量：
1
1
作者
汤红忠
王翔
郭雪峰
刘婷
机构
湘潭大学信息工程学院
湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第8期1368-1375,共8页
基金
国家自然科学基金(61573299,61602397)
湖南省自然科学基金(2017JJ3315,2017JJ2251)
文摘
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.
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
Keywords
incoherent dictionary learning
tight frame
sparse representation
histopathological image classification
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
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
汤红忠
王翔
郭雪峰
刘婷
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
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