Detta papper föreslår en icke-negativ blandning-norm konvex optimeringsmetod för mitotisk celldetektion. Först tillämpar vi en bildmodell-baserad mikroskopi bildsegmenteringsmetod som utnyttjar fas kontrastoptik för att extrahera mitotiska kandidater i indatabilder. Därefter föreslås en konvex objektiv funktion som regulariseras av mix-norm med nonnegative restriktion för att framkalla gleshet och konsistens för särskiljande representation av deformerbara objekt i ett glest representationsschema. Äntligen används en Support Vector Machine clasfier för mitotic cell modellering och detektion. Denna metod kan övervinna svårigheten i funktionsformulering för deformerbara objekt och är oberoende av spårning eller temporal inference modell. Jämförelseförsöken visar att den föreslagna metoden kan ge konkurrerande resultat med de senaste metoderna.
Liu m.fl. REF föreslog ett tillvägagångssätt för att lära sig sparsam representation av cellregioner med en konvex objektiv funktion som regleras av mix-norm.
Nonnegative Mixed-Norm Convex Optimization for Mitotic Cell Detection in Phase Contrast Microscopy
{'venue': 'Computational and Mathematical Methods in Medicine', 'journal': 'Computational and Mathematical Methods in Medicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}