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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：一种自动乳腺超声图像聚类方法，属于机器学习技术领域。本发明通过考虑生物数据聚类的子空间聚类算法和求解该算法的迭代优化算法，以及CAD系统的实际应用，能够提供更有效、快速和经济可行的三维ABUS影像的乳腺癌早期筛查方案；本发明提出封装数据的局部结构并对特征应用非负约束的图像表征方法，来兼顾数据的全局和局部结构特征；同时将流形正则化器合并到图像表征中以考虑数据的流形结构，由此得到GLSR算法框架；然后基于ADMM迭代方法开发了一种高效的迭代算法来保证我们提出的GLSR算法得到局部最优解并保证收敛。
主权项：1.一种自动乳腺超声图像聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取三维乳腺超声影像数据；步骤2、将获得的三维图像逐一处理成二维向量作为后续处理的样本；步骤3、考虑样本空间的流形结构，得到样本与样本之间的相似度矩阵，并由相似度矩阵得到任意两个特征的平滑表示；步骤4、创建表示图，并对特征应用非负约束；步骤5、整合流形正则化器与表示图，并引入稀疏误差得到图正则化最小二乘回归GLSR目标函数；步骤6、基于交替方向乘子法ADMM求解法，引入两个辅助变量W和Q，对图正则化最小二乘回归GLSR目标函数进行求解，得到聚类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种三维自动乳腺超声图像聚类方法
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