کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4969857 | 1449984 | 2017 | 24 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Multi-modal and multi-layout discriminative learning for placental maturity staging
ترجمه فارسی عنوان
یادگیری تبعیض آمیز چند متغیره و چند بعدی برای تنظیم بلوغ جفت
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
پختن بلوغ مرحله بندی، چند طرح فیشر، چند منظوره فیوژن، تصویربرداری انرژی داپلر رنگی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
Placental maturity staging is a challenging task due to complex imaging procedure, fetal and gestational age variations. To address this issue, we extract features not only from B-mode gray-scale ultrasound (US) images, but also from color Doppler energy (CDE) images. Based on these features, we propose a method to automatically determine the placental maturity by harnessing multi-view and multi-layout discriminative learning fusion. Specifically, we devise a multi-view technique to generate features of complementary information. Scale invariant features are extracted from image locally, and a Gaussian mixture model (GMM) is then applied to summarize the high-level information features. The clustering representatives from GMM are encoded via a multi-layout Fisher vector (MFV) instead of traditional Fisher vector (FV) to aggregate features based on their spatial information. We apply a multi-layout feature encoding method to improve the staging performance using discriminative learning technique. Extensive experimental results demonstrate that our method achieves promising performance in placental maturity staging and outperforms existing methods.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 63, March 2017, Pages 719-730
Journal: Pattern Recognition - Volume 63, March 2017, Pages 719-730
نویسندگان
Baiying Lei, Wanjun Li, Yuan Yao, Xudong Jiang, Ee-Leng Tan, Jing Qin, Siping Chen, Dong Ni, Tianfu Wang,