Histopathological Image Classification Using Discriminative Feature-Oriented Dictionary Learning
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利用判别特征導向的詞典庫學習來進行病理學圖像分類
文章發表于 IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING, VOL. 35, NO. 3, MARCH 2016
總體思路:提取特征 –> 對特征進行分類
本文提出了一種提取特征的算法DFDL( Discriminative
Feature-oriented Dictionary Learning),用于學習某一類别特定的詞典庫,用于圖檔分類或者病理學圖像評分。本實驗在3個實驗集(乳腺癌,腎肺脾ADL,腦惡性良性腫瘤TCGA)上做測試。
主要算法思想,每一類生成一個詞典,詞典的子空間可以生成該類的特征表示;任何其他類别的表示都跟這個表示距離很大。類似于類内間距最小,類間間距最大的KNN聚類方法。
方法流程:
Y 是某一類,Y拔是互補類, D 是字典,s是 i 類的稀缺表示,yl 是真是label, 是以生成該式:
利用多次疊代求解。
主要步驟如下:
學習到的詞典: