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J-GLOBAL ID：201702267337116211   整理番号：17A0448204

新規複合マルチスケール画像特徴を用いた電子顕微鏡画像における神経構造の迅速同定【Powered by NICT】

Rapid identification of neuronal structures in electronic microscope image using novel combined multi-scale image features

著者 (5件)： Zhao Jingwen (School of Computer Science, Shanghai Key Lab of Intelligent Information Processing, Fudan University, Shanghai 201203, China) ,  Li Hui (School of Computer Science, Shanghai Key Lab of Intelligent Information Processing, Fudan University, Shanghai 201203, China) ,  Duan Meng (School of Computer Science, Shanghai Key Lab of Intelligent Information Processing, Fudan University, Shanghai 201203, China) ,  Wang Shuo Hong (School of Computer Science, Shanghai Key Lab of Intelligent Information Processing, Fudan University, Shanghai 201203, China) ,  Chen Yan Qiu (School of Computer Science, Shanghai Key Lab of Intelligent Information Processing, Fudan University, Shanghai 201203, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 230  ページ： 152-159  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電子顕微鏡画像におけるニューロンを同定するためのインクリメンタル方式を提案した。最初に各ピクセル細胞膜の確率を計算し,次にニューロンの画像領域を決定した。著者らの寄与も計算効率が良いことを新しい複合マルチスケール画像特徴を含み,他の画素から膜ピクセルを区別するための強い識別能力を提供する。実験結果は,提案したシステムは比較して最先端の方法よりもはるかに高い速度を提供し,一方,比較的高い精度をもたらすことを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *画像 ,  *画像特性 ,  ニューロン ,  画素 ,  細胞膜
準シソーラス用語： 計算効率 ,  神経 ,  *電子顕微鏡画像 ,  *マルチスケール , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 電子顕微鏡観察 ,  膜 ,  ニューロンセグメンテーション

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチスケール ,  画像特徴 ,  電子顕微鏡画像 ,  神経 ,  同定