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J-GLOBAL ID:201702269829847016   整理番号:17A0319975

黒色腫検出のためのDelaunay三角形分割を用いた皮膚病変画像セグメンテーション【Powered by NICT】

Skin lesion image segmentation using Delaunay Triangulation for melanoma detection
著者 (8件):
資料名:
巻: 52  ページ: 89-103  発行年: 2016年 
JST資料番号: T0220A  ISSN: 0895-6111  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)
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ダーモスコピー画像における皮膚癌病変の早期検出のための自動診断ツールの開発メラノーマ死亡率を低下させるのを助けることができる。画像セグメンテーションは,自動化皮膚病変診断パイプラインの重要な段階である。本論文では,ダーモスコピー画像における皮膚病変セグメンテーションのための高速かつ完全自動アルゴリズムを提案した。Delaunay三角形分割は病変領域のバイナリマスクを抽出,訓練段階を必要とせずに使用した。公的に利用可能なデータベース上で実施した,比較のために六つの良く知られた最新のセグメンテーション法を考慮した定量的実験的評価。実験的解析の結果は,良性病変を扱う際に提案の手法は高度に正確であるが,黒色腫画像を処理した場合,セグメンテーション精度が有意に減少することを示した。この挙動は分類のための提案アルゴリズムにより生成された二値マスクから抽出した幾何学的及び色の特徴を考慮した,メラノーマ検出のための有望な結果を達成した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (1件):
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医用画像処理 
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