联合特征子空间下Wasserstein距离对齐的胃CT图像识别

二维码有效期 120s

摘要为提高小样本下胃肿瘤的辅助诊断性能,结合临床实践,研究联合特征子空间下Wasserstein距离对齐的胃CT图像识别方法.首先,为减少源域特征和目标域特征之间的差异,进行有效迁移,利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)法寻找子空间的线性变换基向量,构建联合特征子空间,实现数据全局均值和协方差的对齐;然后,采用基于最优传输理论的Wasserstein距离算法进一步衡量子空间内正负标签数据特征之间的分布距离,增加正负标签数据特征之间的区分度,实现细粒度迁移;最后,针对传统极限学习机算法容易过拟合且稳定性差的问题,使用L1范数正则化对输出权重矩阵进行稀疏约束,提高模型鲁棒性,实现迁移特征的有效分类.实验结果表明,该方法在内部测试集的AUC为0.891,外部测试集的AUC为0.897,一定程度上可为医生提供较好的诊断参考,具有现实意义.

作者刘昱 ^[1] 冯宝 ^[2] 黄列彬 ^[3] 龙晚生 ^[3] 学术成果认领

作者单位桂林航天工业学院生物医学人工智能实验室,广西桂林 541004;桂林航天工业学院电子信息与自动化学院,广西桂林 541004 ^[1] 桂林航天工业学院生物医学人工智能实验室,广西桂林 541004 ^[2] 江门市中心医院医学影像智能计算及应用实验室,广东江门 529000 ^[3]

关键词计算机断层扫描胃肿瘤联合子空间分布对齐极限学习机图像识别

分类号 TP391.41 R816.5

栏目名称 工程技术与应用研究

DOI 10.3969/j.issn.1009-1033.2023.01.003

发布时间 2023-05-08

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