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J-GLOBAL ID：201702223632427033   整理番号：17A0115361

Schistosoma japonicumミラシジウムのサポートベクトルマシンに基づくぼけビデオ検出アルゴリズム【Powered by NICT】

Blurred video detection algorithm based on support vector machine of schistosoma japonicum miracidium

著者 (3件)： Zhao Mingzhe (College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Jiangsu Nanjing 211106, China) ,  Liu Ningzhong (College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Jiangsu Nanjing 211106, China) ,  Li Qiangyi (College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Jiangsu Nanjing 211106, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICAMechS  ページ： 322-327  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： コンピュータ技術の発展に伴い,医療顕微鏡画像処理・認識は,生物医学工学,臨床診断のための信頼できる効率的な方法を提供するだけでなく,医療科学研究と教育を開発しを促進する最も重要な動機の一つである。住血吸虫卵の顕微鏡画像は,不純物および複雑な背景を持っているので,処理と同定することは困難である。寄生虫と細胞の顕微鏡画像同定に関する既存の研究に基づいて,本論文では,画像処理とパターン認識技術を用いた卵画像セグメンテーション,特徴抽出,選択,分類,認識法を研究した。サポートベクトルマシン(SVM)に基づく住血吸虫ミラシジウムビデオ検出アルゴリズムは,実時間ビデオ処理のミラシジウム,ビデオのミラシジウムを同定し,特徴づけることを顕微鏡で得られた。この方法は従来の人工認識法と比較して,より高い認識精度と効率を有し,人的資源の投資を大きく減少させた。Copyright 2017 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： 顕微鏡 ,  寄生虫 ,  特徴抽出 ,  *サポートベクトルマシン ,  画像処理 ,  吸虫類 ,  *録画装置 ,  医用工学 ,  *日本住血吸虫
準シソーラス用語： 認識精度 ,  画像セグメンテーション ,  臨床診断 ,  顕微鏡画像 ,  *検出アルゴリズム ,  *ミラシジウム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： Schistosoma ,  ミラシジウム ,  サポートベクトルマシン ,  ぼけ ,  ビデオ ,  検出アルゴリズム