31、视网膜血管自动无监督分割与基因 - 样本 - 时间微阵列数据分类方法

视网膜血管自动无监督分割与基因 - 样本 - 时间微阵列数据分类方法

1. 视网膜血管分割与基因数据分类概述

1.1 视网膜血管分割

视网膜血管分割在医学图像处理领域至关重要，它有助于医生检测眼部疾病，如糖尿病视网膜病变等。过往众多研究致力于此，例如使用主动轮廓模型、二维匹配滤波器、多尺度血管增强滤波等方法。这些方法各有优劣，为视网膜血管分割提供了多种思路。

1.2 基因 - 样本 - 时间（GST）微阵列数据分类

随着微阵列技术的发展，GST 微阵列数据应运而生。这种三维数据记录了基因在不同样本和时间点的表达水平，能更全面地反映基因的活动情况。然而，GST 数据的分析面临诸多挑战，如数据缺失、噪声干扰、高维度等问题，需要专门的分析方法。

2. GST 微阵列数据的特点与挑战

2.1 GST 数据的特点

GST 数据可以看作是基因 - 样本数据在一系列时间点上的集合，或者是基因 - 时间数据在不同样本上的集合。与二维微阵列数据不同，GST 数据中的基因或样本是矩阵而非向量，这使得其分析更加复杂。

2.2 GST 数据面临的挑战

• 数据缺失 ：基因或样本在某些时间点可能存在缺失值。
• 噪声干扰 ：测量过程中的技术问题可能导致表达测量值包含噪声。
• 高维度 ：大量基因的表达从少量样本和时间点中测量得到，增加了计算分析的难度。

3. 张量代数在