压缩感知下溃疡性结肠炎辅助诊断

发布时间：2023-11-05 10:14

　　目的长期感染溃疡性结肠炎(ulcerative colitis,UC)的患者罹患结肠癌的风险显著提升,因此早期进行结肠镜检测十分必要,但内窥镜图像数量巨大且伴有噪声干扰,需要找到精确的图像特征,为医师提供计算机辅助诊断。为解决UC图像与正常肠道图像的分类问题,提出了一种基于压缩感知和空间金字塔池化结合的图像特征提取方法。方法使用块递归最小二乘(block recursive least squares,BRLS)进行初始字典训练。提出基于先验知识进行观测矩阵与稀疏字典的交替优化算法,并利用压缩感知框架获得图像的稀疏表示,该框架改善了原来基于稀疏编码的图像分类方法无法精确表示图像的问题,然后结合最大空间金字塔池化方法提取压缩感知空间金字塔池化(compressed sensing spatial pyramid pooling,CSSPP)图像特征,由于压缩感知的引入,获得的图像特征比稀疏编码更加丰富和精确。最后使用线性核支持向量机(support vector machine,SVM)进行图像分类。结果对Kvasir数据集中的2 000幅真实肠道图像的分类结果表明,该特征的准确率比特征...

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【文章目录】：
0 引言
1 压缩感知基础
2 本文框架
3 观测矩阵和稀疏字典的交替优化
    3.1 基于先验E的观测矩阵求解
    3.2 观测矩阵和稀疏字典的交替优化
4 CSSPP特征提取
    4.1 稀疏表示
    4.2 空间金字塔
    4.3 特征提取
5 实验
    5.1 评价指标
    5.2 统计学方法
    5.3 训练阶段
    5.4 实验结果与分析
6 结论



本文编号：3860828