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J-GLOBAL ID：201702269460603030   整理番号：17A0142762

脳医用画像分類のためのコーナー検出およびマッチング法【Powered by NICT】

Corner detection and matching methods for brain medical image classification

著者 (6件)： Gao Linlin (College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University, China) ,  Pan Haiwei (College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University, China) ,  Han Jinming (Department of Neurology and Neurosience Center, 1st Hospital of Jilin University, Changchuan, China) ,  Xie Xiaoqin (College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University, China) ,  Zhang Zhiqiang (College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University, China) ,  Zhai Xiao (College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： BIBM  ページ： 475-478  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： 頂点検出とマッチングのために開発された多くの方法。しかし,これらの検出法は,脳の医用画像の領域知識を考慮していない。いくつか無駄な隅角部を産生し,必須ドメイン情報を失うことになる。さらに,既存コーナーマッチング法は脳医用画像の不確実性と構造を考慮していない。またそれらのほとんどは3D医用画像レジストレーション,2D画像分類には適用できない,を開発した。これらの問題を解決するために,最初に階層的集合組織に基づいて提案したコーナ検出法。脳医用画像の不確実性と構造に基づいて,初期およびさらに最大整合角対配列を生成するために開発されたコーナーマッチング法。最後に,分類のための提示した類似性関数。実験結果は,提案した隅角部検出法が既存の方法よりも優れており,最大整合角対配列に基づく分類結果は最新の脳医用画像分類法よりも優れた示した。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： 不確実性 ,  類似性 ,  *マッチング ,  三次元 ,  検出法 ,  *医用画像 ,  ドメイン知識 ,  集合組織
準シソーラス用語： 分類法 ,  *画像分類 , 【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 (5件)： 脳 ,  医用画像 ,  分類 ,  コーナー検出 ,  マッチング