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J-GLOBAL ID：201702240480538675   整理番号：17A0329298

デジタル病理学画像における核のセグメンテーション【Powered by NICT】

Segmentation of nuclei in digital pathology images

著者 (3件)： Guo Peifang (Biomedical Engineering, McGill University, Montreal, QC) ,  Evans Alan (Biomedical Engineering, McGill University, Montreal, QC) ,  Bhattacharya Prabir (Department of Computer Science, Morgan State University, Baltimore, MD)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICCI*CC  ページ： 547-550  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： 脳腫瘍診断のための臨床意思決定支援システムにおける画像癌核セグメンテーションのための課題である。本研究では,癌核のこのようなコンフリクトを病理学的に脳腫瘍の「オミクス」指標を含む,癌核のセグメンテーションのための手法を提案した。色情報(すなわち癌核)の領域における問題空間を制約するために,画像を変換する訓練段階でレベルセットセグメンテーション(VLS)を用いたHSV(色相,彩度,明度)のV成分に始まり,テスト段階におけるスパース表現(SR)を適用して従った。SRにより,提案したVLS SRは画像癌核セグメンテーションのためのSRのサブセットにおける最適しきい値レベルセットのための再帰的探索の改善された能力を示すであろう。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： 部分集合 ,  彩度 ,  *画像 ,  明度 ,  *セグメンテーション ,  *ディジタル方式 ,  脳腫瘍 ,  色相 ,  *病理学
準シソーラス用語： スパース表現 ,  色情報 ,  オミックス , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (4件)： デジタル ,  病理学 ,  核 ,  セグメンテーション