摘要：
提出了一种基于稀疏表达的自动胃病检测算法,通过训练少量样本就可以进行精确、稳定的病灶检测.根据实际工作中样本数量(特别是疾病样本)采集有限这一特点,建立了一个基于小样本的、具有稀疏和低秩特性的大尺度字典选择模型,实现了用最少的原子来构建超完备字典.在疾病检测阶段,设计了一种新的加权稀疏集中度指标(WSCI,weighted sparsity concentration index)判别输入样本是否有效,然后采用两级判别机制对有效的输入样本进行检测:首先将输入样本划分为健康或者疾病类别;然后将病灶看作...
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