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郑成玉;乔兴业

通过特征选择设置分类的统计方法，应用于组织病理学图像的分类。 （英语） Zbl 1299.62124号

生物计量学 70，第3期，536-545（2014）.
总结：当分类任务基于观察集而非单个观察时，会出现集合分类问题。在集合分类中，使用（N）组观察值训练分类规则，其中每个集合都用类信息标记，类标签的预测也使用一组观察值执行。例如，集合分类的数据集出现在基于单个组织的多个细胞核图像的疾病诊断中。介绍了集合分类的相关统计模型，提出了一种基于无上下文特征提取的集合分类框架。通过将一组观测结果理解为经验分布，我们采用数据驱动的方法来选择那些包含位置和主要变化信息的特征。特别是，采用主成分分析方法提取主变差特征。多维尺度用于将特征表示为向量值点，传统分类器可以应用于这些向量值点。在许多模拟数据示例中，所提出的集合分类方法比竞争方法取得了更好的分类结果。我们的方法的优点在与肝癌相关的细胞核的组织病理学图像分析中得到了证明。

引用于1审查
引用于三文件

MSC公司：

62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
92 C55 生物医学成像和信号处理
94A08型 信息与通信理论中的图像处理（压缩、重建等）

关键词：

生物信息学;标准角;判别分析;Hotellin's（T）-正方形;多维缩放;主成分分析;集合分类

软件：

超级MDS
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛S.Jung｝和\textit｛X.Qiao｝，生物计量学70，第3期，536-545（2014；Zbl 1299.62124）
全文： 内政部 arXiv公司

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