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J-GLOBAL ID：201702251472750519   整理番号：17A0275203

適応動的輪郭モデルに基づく自動舌画像のセグメンテーション【Powered by NICT】

Adaptive active contour model based automatic tongue image segmentation

著者 (5件)： Guo Jingwei (Mathematical Sciences, Xi’an Jiaotong-Liverpool University, Suzhou, China) ,  Yang Yikang (Mathematical Sciences, Xi’an Jiaotong-Liverpool University, Suzhou, China) ,  Wu Qingwei (Mathematical Sciences, Xi’an Jiaotong-Liverpool University, Suzhou, China) ,  Su Jionglong (Mathematical Sciences, Xi’an Jiaotong-Liverpool University, Suzhou, China) ,  Ma Fei (Mathematical Sciences, Xi’an Jiaotong-Liverpool University, Suzhou, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CISP-BMEI  ページ： 1386-1390  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： 約1800年の間,伝統的中国医学における四つの主要な診断法の一つとなっている舌検査(TCM)。舌は,人体の健康状態を反映することができると信じられている。しかし,舌で正確な診断を些細な仕事ではない。は合理的な診断を行うことができる前に,TCM医師に大きな訓練を必要とする。最近,画像処理法は,自動的舌画像を処理し,診断を行うために提案されている。本研究では,k-平均クラスタリングと適応動的輪郭モデルに基づく自動舌領域分割アルゴリズムを提案した。自動舌診断に向けた第一歩である。法は,実際の舌画像のセットに適用した。セグメンテーション結果を定量的に評価するため,自動的に抽出された境界は,専門家によって描かれた舌境界と比較した。92%の平均被覆率が見られ,提案したアルゴリズムの精度を示した。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： アルゴリズム ,  *画像 ,  医師 ,  被覆率 ,  *セグメンテーション ,  画像処理 ,  クラスタ化
準シソーラス用語： 健康状態 ,  *動的輪郭 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 適応 ,  動的輪郭モデル ,  舌 ,  セグメンテーション