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J-GLOBAL ID：201702220739179040   整理番号：17A0701724

SIproc:大規模ハイパースペクトル画像のためのオープンソース生物医学データ処理プラットフォーム【Powered by NICT】

SIproc: an open-source biomedical data processing platform for large hyperspectral images

著者 (7件)： Berisha Sebastian (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Houston, Houston, TX, USA. [e-mail]) ,  Chang Shengyuan ,  Saki Sam ,  Daeinejad Davar ,  He Ziqi ,  Mankar Rupali ,  Mayerich David
資料名： Analyst  (Analyst)
巻： 142  号： 8  ページ： 1350-1357  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0392A  ISSN： 0003-2654  CODEN： ANALAO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,組織学及び臨床診断への定量的分光イメージング技術を適用する振動分光法共同体内で重大な興味が持たれている。しかし,提案した手法の多くは,対応する組織像に類似した領域サイズと分解能を持つことを集合分光画像を必要とする。分光画像は,従来の組織学よりも有意に多いスペクトル試料を含んでいるので,得られたデータセットはサイズがテラバイトへの百ギガバイトのに近づくことができる。は蓄積プロセスを難しくしている,大きな分光データセットを処理するための研究者に利用可能なツールは限られている。,MATLAB,オクターブ,SciPyのような基礎的数学的ツールは非常に強力であるがデータは高速メモリに貯蔵されることを必要とする。記憶制限は中程度サイズの組織学的画像の大きさのギガバイトの百の実用的でなくなる。本論文では,ハイパースペクトル画像のout-of-core処理を行なうために設計されたオープンソースツールキットを提案した。適応データストリーミングと組み合わせた図形処理ユニット(GPU)計算を利用して,既存のアプリケーションよりも優れた性能を達成しながら,本ソフトウェアは,一般的なワークステーションメモリ制限を軽減する。Copyright 2017 Royal Society of Chemistry All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 振動分光法 ,  図形処理 ,  *スペクトル ,  記憶装置 ,  応用プログラム ,  *画像 ,  分解能 ,  *データ処理 ,  画像技術 ,  *スペクトル画像
準シソーラス用語： データストリーミング ,  MATLAB ,  *生物医学 ,  *オープンソース ,  *ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 分光分析  (CC03012W) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 大規模 ,  ハイパースペクトル画像 ,  オープンソース ,  生物医学 ,  データ処理 ,  プラットフォーム