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洪清启副教授课题组提出CXR图像分类方面新算法
发布时间:2023-05-30

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近日,电影学院数字媒体技术系洪清启副教授课题组在CXR(Chest X-Ray)图像分类方面提出新算法,这一成果以“A distance transformation deep forest frameworkwith hybrid-feature fusion for CXR imageclassification”为题,已被IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems(TNNLS)期刊接收。该期刊属人工智能、机器学习、计算机科学的交叉学科领域,主要刊发神经网络和学习系统相关的最新研究成果,是IEEE计算智能学会的旗舰刊物,属于中科院一区期刊。

论文提出了一种基于多特征融合的距离变换深度森林模型(DTDF-HFF),用于实现CXR图像的精准分类。所提出的方法通过两种方式提取CXR图像的混合特征:手工特征提取和多粒度扫描。不同类型的特征被馈送到深度森林同一层的不同分类器中,且在每一层获得的预测向量根据自适应方案转换成距离向量。由不同分类器获得的距离向量与原始特征融合并连接,而后输入到下一层对应的分类器中。课题组在公开的数据集上将提出的方法与其他方法进行了比较,实验结果表明所提方法可以达到最先进的性能水平。

本论文由电影学院洪清启副教授,信息学院硕士生林凌莉、李子晗,电影学院姚俊峰教授、吴清强教授、刘昆宏教授,与英国赫尔大学QingdeLi教授,和中科院自动化所田捷教授合作完成。本研究工作得到了福建省自然科学基金(No.2020J01006)、香港特别行政区政府创新科技基金(ITC-InnoHK)和国家重点研发计划 (No.2019QY1803) 等项目的资助。

(电影学院)


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