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J-GLOBAL ID：201202264482809370   整理番号：12A1095962

頸部細胞画像の教師なしセグメンティションと分類

Unsupervised segmentation and classification of cervical cell images

著者 (3件)： GENCTAV Asli (Dep. of Computer Engineering, Bilkent Univ., Ankara 06800, TUR) ,  AKSOY Selim (Dep. of Computer Engineering, Bilkent Univ., Ankara 06800, TUR) ,  OENDER Sevgen (Dep. of Pathology, Hacettepe Univ., Ankara 06100, TUR)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 45  号： 12  ページ： 4151-4168  発行年： 2012年12月 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  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： パップテストは,細胞核と細胞質の色と形状特性に基づいた,頸部細胞内の前癌病変を検出するために使用される,人手スクリーニング手続きである。この自動手続きは,細胞構造の複雑さのため,いまだにオープン問題である。本稿では,頸部細胞のセグメンティションと分類のために,教師なしアプローチを提案した。セグメンティション過程は,背景から細胞領域を分離するための,自動閾値化,均一性に基づいてそれらの領域を分割するための,多重スケール階層セグメンティションアルゴリズム,および,細胞領域内の細胞質から細胞核の分離を仕上げるための,2値分類法を含んでいる。分類は,それらの機能特性モデリングの異常度に基づいて,細胞を順位づけすることにより,グルーピング問題に見せかけた。この提案した手続きは,階層クラスタリングを用いてツリーを構成し,次に,訓練事例又はパラメータ調整のための,如何なる要求も必要としないで,近接の葉の類似性を最大化する,最適リーフ順序付けアルゴリズムを使用して,細胞を線形順序に配列した。2つのデータ集合を用いた性能評価により,矛盾した染色,弱いコントラスト,および細胞の重なりをもっている画像において,提案したアプローチの有効性を示した。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *首 ,  *撮像 ,  *画像処理 ,  細胞生理 ,  自動分類 ,  教師なし学習 ,  セグメンテーション ,  分類 ,  細胞核 ,  細胞質 ,  前癌状態 ,  スクリーニング ,  細胞構成体 ,  クラスタ化
準シソーラス用語： クラスタリング ,  教師なし分類 ,  *細胞画像化 ,  前癌病変 ,  *頸部

分類 (3件)： 細胞構成体の機能  (EF03060C) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 頸部 ,  細胞画像 ,  教師 ,  セグメンティション ,  分類