Medical hyperspectral image classification based weakly supervised single-image global learning network

计算机科学 高光谱成像 人工智能 图像(数学) 模式识别(心理学) 上下文图像分类 机器学习 计算机视觉
作者
Chenglong Zhang,Lichao Mou,Shihao Shan,Hao Zhang,Yafei Qi,Dexin Yu,Xiao Xiang Zhu,Nianzheng Sun,Xiang-Rong Zheng,Xiaopeng Ma
出处
期刊:Engineering Applications of Artificial Intelligence [Elsevier BV]
卷期号:133: 108042-108042 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.engappai.2024.108042
摘要

Medical hyperspectral imaging provides new possibilities for non-invasive detection and characterization of diseases, and the processing of images can be accelerated and rationalized by using deep learning technology to classify pixels as one tissue or another, or as lesion or healthy tissue. However, most current methods for intelligently identifying pixels are not robust to large variations in pixel intensity within an image, particularly local learning approaches that rely on pixel or patch input. In this paper, we propose a network being able to learn to classify all pixels on an image by training with only a small number of manually labeled pixels in the same image. The network contains a hard band attention module (HBAM) to eliminate noisy bands and a dual-kernel spatial–spectral fusion attention module (DK-SSFAM) which uses two convolution kernels to weight spatial and spectral features and integrates them accordingly. We demonstrate that our proposed weakly supervised single-image global learning (SiGL) network classifies pixels in hyperspectral images of human brain in vivo better than traditional deep learning methods, suggesting potential for the clinic.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
山东老铁发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
2秒前
千与千夜完成签到,获得积分10
3秒前
6秒前
刘天宇完成签到 ,获得积分10
6秒前
长情诗蕾完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
7秒前
小陆发布了新的文献求助10
8秒前
123完成签到,获得积分10
8秒前
NexusExplorer应助raziel采纳,获得10
9秒前
Photon发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
12秒前
yy发布了新的文献求助20
12秒前
12秒前
清爽的晓啸完成签到 ,获得积分10
14秒前
liyuanhua完成签到 ,获得积分20
14秒前
崽崽不是坏女人完成签到,获得积分10
15秒前
15秒前
16秒前
16秒前
16秒前
Photon完成签到,获得积分10
17秒前
霸气的书雁完成签到,获得积分10
17秒前
活泼的冬寒完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
19秒前
易昭华发布了新的文献求助10
19秒前
共享精神应助yy采纳,获得10
20秒前
鸡蛋布丁发布了新的文献求助10
20秒前
学术蝗虫完成签到,获得积分10
20秒前
大恒完成签到,获得积分10
23秒前
Owen应助霸气的书雁采纳,获得10
24秒前
小Q啊啾发布了新的文献求助10
24秒前
聪明的元彤完成签到,获得积分10
24秒前
rayawe完成签到 ,获得积分10
25秒前
有魅力听枫完成签到,获得积分10
26秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3969917
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3514626
关于积分的说明 11175060
捐赠科研通 3249928
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1795165
邀请新用户注册赠送积分活动 875617
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804891