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J-GLOBAL ID：201602237111543194   整理番号：16A1096600

ディジタル画像からの特徴の広い抽出を用いた黒色腫の自動検出【Powered by NICT】

Automatic detection of melanoma using broad extraction of features from digital images

著者 (6件)： Jafari M. H. (Department of Electrical and Computer Engineering, Isfahan University of Technology, Isfahan 84156-83111, Iran) ,  Samavi S. (Department of Electrical and Computer Engineering, Isfahan University of Technology, Isfahan 84156-83111, Iran) ,  Karimi N. (Department of Electrical and Computer Engineering, Isfahan University of Technology, Isfahan 84156-83111, Iran) ,  Soroushmehr S. M. R. (Michigan Center for Integrative Research in Critical Care, University of Michigan, Ann Arbor, U.S.A.) ,  Ward K. (Michigan Center for Integrative Research in Critical Care, University of Michigan, Ann Arbor, U.S.A.) ,  Najarian K. (Department of Computational Medicine and Bioinformatics, Department of Emergency Medicine, and the Michigan Center for Integrative Research in Critical Care, University of Michigan, Ann Arbor, U.S.A.)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： EMBC  ページ： 1357-1360  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： ,スマートフォン応用として,皮膚癌の自動で信頼性のある診断は大きな関心事である。異なるタイプの皮膚癌の中で,黒色腫は最も死亡を引き起こす最も危険な一つである。一方,その初期の段階で診断された場合黒色腫は治る。本論文では,汎用のデジタルカメラを用いた悪性腫瘍に対する色素性皮膚病変のプレスクリーニングのための効率的なシステムを提案した。これらの画像は,スマートフォンやディジタルカメラによって捕獲される。これは種々の応用に有益であるが,計算機支援診断と遠隔医療応用など。皮膚科医を支援し,またはユーザをsmartphone,疑わしいモルのリスクを評価できた。提案した方法は,境界増強し,dermatologically重要な特徴の広いセットを抽出した。これらの識別的特徴は黒色腫と良性の二群に病変の分類を可能にした。この方法はスマートフォンアプリケーションとして計算的に適切である。実験結果は,提案した方法が最新の方法と比較して診断精度に優れていることを示した。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 ,  スマートフォン ,  *ディジタル画像 ,  計算機診断 ,  皮膚腫瘍 ,  色素 ,  *黒色腫 ,  遠隔医療 ,  皮膚障害
準シソーラス用語： 診断精度 ,  病巣 ,  皮膚科医 ,  悪性腫瘍 ,  ディジタルカメラ ,  *自動検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 腫ようの診断  (GE03020J) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (3件)： ディジタル画像 ,  黒色腫 ,  自動検出