地標等軸距模糊切片逆回歸法及其於醫學影像切割的應用

作     者：李昱儀 吳漢銘 Yu-Yi Li;Han-Ming Wu

出 版 物：《中国统计学报》 

年 卷 期：2019年第57卷第1期

页      面：43-70页

主　　题：模糊C均值法 等軸距切片逆回歸法 非線性維度縮減法 影像切割 

摘      要：影像切割技术在影像样态辨识过程中是一个很基础且重要的步骤，其应用的层面甚广，例如医学影像肿瘤诊断或卫星图像定位等等，因此如何提昇影像切割的正确率，一直以来都是很热门的研究议题。当在进行影像切割时，通常是面对巨量且高维度的资料处理，藉由维度缩减法来改善效能及提高正确率是其中一种解决方案。等轴距切片逆回归法（ISOSIR）是一个有效的非线性维度缩减法，它可以找出高维度资料中所隐藏的特徵并呈现资料的几何结构於低维度空间。ISOSIR主要的特点是使用K均值分群法（KMS）将资料的等轴距距离矩阵作分群，然後结合切片逆回归法来应用在分类问题上，相较於传统方法，例如等距映射图法（ISOMAP）或主成份分析（PCA），有最佳的表现。影像切割问题即是应用分群或分类方法於影像特徵资料上的结果。虽然ISOSIR演算法中，运用KMS的效果良好，然而，KMS这种分群方法在重要且细微的影像资料特徵分群上易有偏差。因此，本研究将进一步采用模糊C均值分群法（FCM）来做爲切片逆回归法分群的依据。同时，针对影像产生的大量特徵资料，我们提出地标等轴距模糊切片逆回归法（L-ISOFSIR）来改善计算的效能。我们考量了三种不同影像特徵的撷取方法，应用所提的新方法於二组模拟影像及一组实际医学影像的切割问题，并与FCM及模糊切片逆回归法相比较。实例结果显示本研究所提出的新方法L-ISOFSIR可以显着地增进影像切割的正确率，是一个有效率的电脑自动影像切割方法。