一种病理图像自动标注的机器学习方法

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

摘要：病理图像能够揭示疾病的原因及严重程度,在临床诊断中有重要应用.病理图像中局部区域与病理特性之间不明确的对应关系为建立计算机辅助诊断模型带来了困难.基于全局图像特征表达和等分小块等方法难以有效表达病理特性的局部性.提出一种基于多示例多标签学习的活检病理图像自动标注框架,对病理特性的局部性进行表达.通过带区域约束条件的分割算法把病理图像划分为若干视觉上不连续的区域,对区域进行基于纹理和内部结构的特征提取,把病理图像转化为多示例样本,在此基础上提出一种基于贝叶斯学习的多示例多标签稀疏集成算法.在本地大型三甲医院的皮肤科活检样本数据集上进行方法有效性评估,结果表明该方法能得到医学上可接受的标注准确率,从而说明其有效性.

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/94913X/201509/665996977.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：机器学习 学习方法 贝叶斯学习 cqvip 对应关系 病理图像标注 病理特性识别 多示例多标签学习 标准分割 图像特征提取