Klassificering av medicinska bilder är en viktig fråga vid datorstödd diagnos. I detta dokument har ett klassificeringssystem baserat på en enklassig kärnkomponentanalys (KPCA) modellensemble föreslagits för klassificering av medicinska bilder. ensemblen består av enklassiga KPCA-modeller som utbildats med hjälp av olika bildfunktioner från varje bildklass, och en föreslagen produktkombinationsregel användes för att kombinera KPCA-modellerna för att producera klassificeringskonfidenspoäng för att tilldela en bild till varje klass. Effektiviteten hos det föreslagna klassificeringssystemet verifierades med hjälp av en bilduppsättning för bröstcancerbiopsier och en 3D-bilduppsättning för optisk koherenstomografi (OCT). Kombinationen av olika bildfunktioner utnyttjar de kompletterande styrkorna hos dessa olika funktionsextraktorer. Det föreslagna klassificeringssystemet gav lovande resultat för de två medicinska bilduppsättningarna. Den föreslagna metoden utvärderades också på UCI bröstcancerdatasetet (diagnostic), och ett konkurrenskraftigt resultat erhölls.
Å andra sidan, Zhang et al. REF presenterade ett klassificeringssystem baserat på en enklassig komponentanalysmodell av kärnans princip med användning av olika egenskaper som extraherats från en grå nivå-sam-occurrence-matris.
Erratum to: One-class kernel subspace ensemble for medical image classification
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Advances in Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}