【摘 要】
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多模态磁共振影像数据采集过程中会出现不同程度的模态数据缺失,现有的补全方法大多只针对随机缺失,无法较好地恢复条状及块状缺失。针对此问题,本文提出了一种基于多向延迟
【基金项目】
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山东省重点研发计划(2017CXGC1504)资助项目
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多模态磁共振影像数据采集过程中会出现不同程度的模态数据缺失,现有的补全方法大多只针对随机缺失,无法较好地恢复条状及块状缺失。针对此问题,本文提出了一种基于多向延迟嵌入的平滑张量补全算法分类框架。首先,对缺失数据进行多向延迟嵌入操作,得到折叠后的张量;然后通过平滑张量CP分解,得到补全的张量;最后利用多向延迟嵌入的逆向操作,得到补全的数据。该算法在BraTS脑胶质瘤影像数据集上进行了高低级别肿瘤分类实验,并与7种基线模型进行了比较。实验结果表明,本文提出方法的平均分类准确率可达91.31%,与传统补齐算法相
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