Unsupervised Feature Selection via a Dual-Graph Autoencoder with <inline-formula><math display="inline"><semantics><mrow><msub><mi mathvariant="bold-script">l</mi><mrow><mn mathvariant="bold">2</mn><mo mathvariant="bold">,</mo><mn mathvariant="bold">1</mn><mo mathvariant="bold">/</mo><mn mathvariant="bold">2</mn></mrow></msub></mrow></semantics></math></inline-formula>-Norm for [⁶⁸Ga]Ga-Pentixafor PET Imaging of Glioma

In the era of big data, high-dimensional datasets have become increasingly common in fields such as biometrics, computer vision, and medical imaging. While such data contain abundant information, they are often accompanied by substantial noise, high redundancy, and complex intrinsic structures, posi...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục

Những tác giả chính:	Zhichao Song, Meiling Chen, Liang Xie, Xi Fang
Định dạng:	Artigo
Ngôn ngữ:	Inglês
Được phát hành:	MDPI AG 2025-05-01
Loạt:	Applied Sciences
Những chủ đề:	unsupervised feature selection autoencoder dual-graph regularization norm [<sup>68</sup>Ga]Ga-Pentixafor PET
Truy cập trực tuyến:	https://www.mdpi.com/2076-3417/15/11/6177
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!