Multiscale and Auto-Tuned Semi-Supervised Deep Subspace Clustering and Its Application in Brain Tumor Clustering
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Le résumé fourni par la source
In this paper, we introduce a novel Multi-scale and Auto-tuned Semi-supervised Deep Subspace Clustering (MAS-DSC) algorithm, aimed at addressing the challenges of deep subspace clustering in high-dimensional real-world data, particularly in the field of medical imaging. Traditional deep subspace clustering algorithms, which are mostly unsupervised, are limited in their ability to effectively utilize the inherent prior knowledge in medical images. Our MAS-DSC algorithm incorporates a semi-supervised learning framework that uses a small amount of labeled data to guide the clustering process, thereby enhancing the discriminative power of the feature representations. Additionally, the multi-scale feature extraction mechanism is designed to adapt to the complexity of medical imaging data, resulting in more accurate clustering performance. To address the difficulty of hyperparameter selection in deep subspace clustering, this paper employs a Bayesian optimization algorithm for adaptive tuning of hyperparameters related to subspace clustering, prior knowledge constraints, and model loss weights. Extensive experiments on standard clustering datasets, including ORL, Coil20, and Coil100, validate the effectiveness of the MAS-DSC algorithm. The results show that with its multi-scale network structure and Bayesian hyperparameter optimization, MAS-DSC achieves excellent clustering results on these datasets. Furthermore, tests on a brain tumor dataset demonstrate the robustness of the algorithm and its ability to leverage prior knowledge for efficient feature extraction and enhanced clustering performance within a semi-supervised learning framework.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Multiscale and Auto-Tuned Semi-Supervised Deep Subspace Clustering and Its Application in Brain Tumor Clustering
- Date Crossref
- 01/01/2024
- Éditeur
- Tech Science Press
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Jiangnan University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Soochow University Department of Medical Imaging pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Changshu No.1 People's Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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University of Malaya pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Beijing Academy of Artificial Intelligence pays non établi dans la noticeInstitution
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School of Artificial Intelligence and Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Faculty of Engineering Department of Biomedical Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Changshu Key Laboratory of Medical Artificial Intelligence and Big Data pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Jiangnan University, Department of Medical Imaging — Soochow University et Changshu No.1 People's Hospital, avec 5 autres affiliations.
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