Improving Wishart Classification of Polarimetric SAR Data Using the Hopfield Neural Network Optimization Approach.

This paper proposes the optimization relaxation approach based on the analogue Hopfield Neural Network (HNN) for cluster refinement of pre-classified Polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) image data. We consider the initial classification provided by the maximum-likelihood classifier based on the complex Wishart distribution, which is then supplied to the HNN optimization approach. The goal is to improve the classification results obtained by the Wishart approach. The classification improvement is verified by computing a cluster separability coefficient and a measure of homogeneity within the clusters. During the HNN optimization process, for each iteration and for each pixel, two consistency coefficients are computed, taking into account two types of relations between the pixel under consideration and its corresponding neighbors. Based on these coefficients and on the information coming from the pixel itself, the pixel under study is re-classified. Different experiments are carried out to verify that the proposed approach outperforms other strategies, achieving the best results in terms of separability and a trade-off with the homogeneity preserving relevant structures in the image. The performance is also measured in terms of computational central processing unit (CPU) times

Hybrid models for breast cancer detection via transfer learning technique

Currently, breast cancer has been a major cause of deaths in women worldwide and the World Health Organization (WHO) has confirmed this. The severity of this disease can be minimized to the large extend, if it is diagnosed properly at an early stage of the disease. Therefore, the proper treatment of a patient having cancer can be processed in better way, if it can be diagnosed properly as early as possible using the better algorithms. Moreover, it has been currently observed that the deep neural networks have delivered remarkable performance for detecting cancer in histopathological images of breast tissues. To address the above said issues, this paper presents a hybrid model using the transfer learning to study the histopathological images, which help in detection and rectification of the disease at a low cost. Extensive dataset experiments were carried out to validate the suggested hybrid model in this paper. The experimental results show that the proposed model outperformed the baseline methods, with F-scores of 0.81 for DenseNet + Logistic Regression hybrid model, (F-score: 0.73) for Visual Geometry Group (VGG) + Logistic Regression hybrid model, (F-score: 0.74) for VGG + Random Forest, (F-score: 0.79) for DenseNet + Random Forest, and (F-score: 0.79) for VGG + Densenet + Logistic Regression hybrid model on the dataset of histopathological images

Mejora de la efectividad de la clasificación en la plataforma WEKA en base al uso de métodos de remuestreo sobre la distribución de clases óptima

Los problemas de clasificación de bases de datos desbalanceadas constituyen un paradigma específico dentro del Machine Learning que ha sido ampliamente estudiado en los últimos años y que puede ser abordado desde distintos puntos de vista. Hay distintos tipos de aproximaciones a este problema: las más comúnmente encontradas en literatura son aquellas de tipo algorítmico, las de selección de atributos (features) y las de tratamiento de datos o remuestreo. La ventaja de las aproximaciones de tratamiento de datos es que son versátiles y pueden aplicarse a cualquier tipo de algoritmo y se basan en la aplicación de un remuestreo de las instancias disponibles para tratar de balancear la clase minoritaria, con una aproximación clásica de rebalanceo al 50%. Este trabajo plantea un doble objetivo: por un lado, extender análisis empíricos previos que muestran que la distribución óptima no tiene por qué ser la del 50% que plantearon las primeras hipótesis y que dependerá del tipo de problema o conjunto de datos a estudiar, del tipo de clasificador elegido, del tipo de algoritmo de remuestreo aplicado y de la métrica que se defina para la evaluación del clasificador, lo que se refiere típicamente como dependencia del contexto. Del análisis de resultados, se comprobará si alguna de las variables de contexto obtiene un mejor desempeño que otra sobre el universo de análisis considerado. Por otro lado, se pretende poner a disposición de la comunidad un módulo sobre la plataforma WEKA que permita, no sólo automatizar el procedimiento para replicar el estudio, sino poder aplicar esta implementación de manera general para encontrar una distribución óptima para un contexto determinado, es decir, para un problema de clasificación, un método de remuestreo, un algoritmo de clasificación y una métrica de evaluación concreta que pueda definir el usuario