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J-GLOBAL ID：201602241541559055   整理番号：16A0727264

皮膚lession分類システムを用いた黒色腫早期発見の性能解析【Powered by NICT】

Performance analysis of melanoma early detection using skin lession classification system

著者 (2件)： Sundar R. S. Shiyam (ETCE Dept Sathyabama University, Chennai - 600119, India) ,  Vadivel M. (ETCE Dept, Sathyabama University, Chennai - 600119, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICCPCT  ページ： 1-5  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 黒色腫は非常に面倒であることが証明されているおよび皮膚癌から生じる死亡の大部分を提供する統計的解析。早期検出と治療は黒色腫からの生存の最良の方法である。黒色腫の臨床診断は端部とその形状の不規則性のために非常に困難である。本論文では,マルチクラスサポートベクトルマシン(MSVM)を用いた黒色腫の早期発見のための新しい方式を提案した。日光角化症または日光角化症,基底細胞癌,Nevocytic母斑,扁平上皮癌,脂漏性疣贅に分類されている五種類の皮膚病変である。提案したシステムは,自動化手順を使用し,質問画像はより高い確率型分類と整合した黒色腫の型を分類した。マルチクラス[6][7]サポートベクトルマシンは分類問題を解くための強力なツールである。アルゴリズムは,いくつかの訓練試料と各段階の学習に基づいている。勾配,コントラスト,エッジなどの色とテクスチャ特徴を抽出した。提案したシステムは,試験と分類を目的とした黒色腫の全五タイプを持つ画像データベースを含んでいる。シミュレーションの結果から,提案したサポートベクトルマシンスキームの精度は,すべての五種類の中で比較的高い。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 画像データベース ,  皮膚障害 ,  統計解析 ,  基底細胞癌 ,  *早期診断 ,  コントラスト ,  扁平上皮癌 ,  *性能分析 ,  皮膚腫瘍 ,  サポートベクトルマシン ,  *黒色腫
準シソーラス用語： テクスチャ特徴 ,  日光性角化症 ,  不規則性 ,  臨床診断 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  腫ようの診断  (GE03020J) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 皮膚 ,  分類 ,  黒色腫 ,  早期発見 ,  性能解析