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Seo，Dohyung；何杰弗里；巴巴·C·韦姆里。

协变图像表示及其在医学成像分类问题中的应用。 （英语） Zbl 1398.68643号

国际期刊计算。视觉。 116，第2期，190-209（2016）.
摘要：图像通常被视为图像域上定义的函数，而作为函数，它们的（强度）值通常被认为在图像域变换下是不变的。这种功能观点既有影响力又很流行，它为使用功能规范比较图像提供了理由。然而，随着更先进的传感技术和数据处理方法的出现，图像的定义和种类已经大大拓宽，长期以来珍视的图像功能范式正在变得不足和不足。本文介绍了协变图像的形式化概念，并研究了两类在医学图像分析中很重要的协变图像，对称正定张量场和高斯混合场，即样本值协变的图像，即与图像域变换联合变化而不是对其不变的图像。我们提出了一种新的相似性度量方法，将一对协变图像视为环境空间中的嵌入形状（流形），即图像与其采样值域的笛卡尔积。相似性度量是基于匹配两个嵌入的低维形状，并且在计算相似性度量时结合了环境空间的外在几何形状和形状的内在几何形状。在监督学习框架中使用这种相似性作为亲和力度量，我们证明了它在两个具有挑战性的分类问题上的有效性：基于患者年龄的脑MR图像分类和（阿尔茨海默病）大鼠大脑高角度分辨率扩散磁共振扫描的疾病状态和癫痫检测。

引用于1文件

MSC公司：

68平方英寸10 图像处理的计算方法
92 C55 生物医学成像和信号处理

关键词：

协变图像；图像图表；图像匹配；图像分类；医学图像应用

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\textit{D.Seo}等人，《国际计算杂志》。视觉。116，第2号，190--209（2016；Zbl 1398.68643）
全文： 内政部 链接

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