COMPARISON OF SPARSE CODING AND KERNEL METHODS FOR HISTOPATHOLOGICAL CLASSIFICATION OF GLIOBASTOMA MULTIFORME

This paper compares performance of redundant representation and sparse coding against classical kernel methods for classifying histological sections. Sparse coding has been proven to be an effective technique for restoration, and has recently been extended to classification. The main issue with clas...

وصف كامل

محفوظ في:
التفاصيل البيبلوغرافية
المؤلفون الرئيسيون: Han, Ju, Chang, Hang, Loss, Leandro, Zhang, Kai, Baehner, Fredrick L., Gray, Joe W., Spellman, Paul, Parvin, Bahram
التنسيق: Artigo
اللغة:Inglês
منشور في: 2011
الموضوعات:
Article
الوصول للمادة أونلاين:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3521607/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23243485
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1109/ISBI.2011.5872505
الوسوم: إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!

مواد مشابهة