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Czaja, W.* ; Ehler, M.

Schroedinger eigenmaps for the analysis of biomedical data.

IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 35, 1274-1280 (2013)
DOI PMC
Open Access Green möglich sobald Postprint bei der ZB eingereicht worden ist.
We introduce Schroedinger Eigenmaps (SE), a new semi-supervised manifold learning and recovery technique. This method is based on an implementation of graph Schroedinger operators with appropriately constructed barrier potentials as carriers of labeled information. We use our approach for the analysis of standard biomedical datasets and new multispectral retinal images.
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Publikationstyp Artikel: Journalartikel
Dokumenttyp Wissenschaftlicher Artikel
Schlagwörter Schroedinger Eigenmaps ; Laplacian Eigenmaps ; Schroedinger Operator On A Graph ; Barrier Potential ; Dimension Reduction ; Manifold Learning; Nonlinear Dimensionality Reduction ; Macular Degeneration ; Geometric Framework ; Bruchs Membrane ; Eye Disease ; Drusen ; Regularization ; Segmentation ; Diagnosis ; Tool
Sprache englisch
Veröffentlichungsjahr 2013
HGF-Berichtsjahr 2013
ISSN (print) / ISBN 0162-8828
e-ISSN 1939-3539
Zeitschrift IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
Quellenangaben Band: 35, Heft: 5, Seiten: 1274-1280 Artikelnummer: , Supplement: ,
Verlag Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Begutachtungsstatus Peer reviewed
Institut(e) Institute of Computational Biology (ICB)
POF Topic(s) 30505 - New Technologies for Biomedical Discoveries
Forschungsfeld(er) Enabling and Novel Technologies
PSP-Element(e) G-551500-001
PubMed ID 23520264
DOI 10.1109/TPAMI.2012.270
WOS ID WOS:000316126800019
Scopus ID 84875418338
Erfassungsdatum 2013-04-11
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