《表2 脾脏图像分类结果:低秩判别性字典学习及组织病理图像分类算法》
由表1-表3可知,在肾脏、脾脏和肺部图像分类中,LRC-DDL算法的灵敏度虽然在肾脏图像上低于DFDL和FCD-FDL等算法,但在脾脏和肺部图像的分类上高于所有对比算法.此外,LRCDDL算法在特异性和整体分类精度均高于其他对比算法.这说明本文提出的LRCDDL算法有助于学习出紧凑的判别性字典,获得更好的分类性能.
图表编号 | XD0096850900 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.09.01 |
作者 | 毛丽珍、汤红忠、范朝冬、曾淑英 |
绘制单位 | 湘潭大学信息工程学院、湘潭大学信息工程学院、湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室、湘潭大学信息工程学院、湘潭大学信息工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |