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J-GLOBAL ID：201502210706729636   整理番号：15A1034249

胸部サーモグラフィー画像の最適化された分画の拡張された隠れMarkovモデル

Extended hidden Markov model for optimized segmentation of breast thermography images

著者 (4件)： MAHMOUDZADEH E. (Dep. of Electrical and Computer Engineering, Isfahan Univ. of Technol., Isfahan 84156-83111, IRN) ,  MONTAZERI M.A. (Dep. of Electrical and Computer Engineering, Isfahan Univ. of Technol., Isfahan 84156-83111, IRN) ,  ZEKRI M. (Dep. of Electrical and Computer Engineering, Isfahan Univ. of Technol., Isfahan 84156-83111, IRN) ,  SADRI S. (Dep. of Electrical and Computer Engineering, Isfahan Univ. of Technol., Isfahan 84156-83111, IRN)
資料名： Infrared Physics & Technology  (Infrared Physics & Technology)
巻： 72  ページ： 19-28  発行年： 2015年09月 
JST資料番号： H0184A  ISSN： 1350-4495  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： 乳癌は女性における癌の最も一般的に診断される形である。サーモグラフィーは小さい腫瘍を検出することが出来,従って早期診断が可能になるので,乳癌検知のための効果的な健診を提供することが示されて来た。この論文は赤外(IR)熱パターンのより効率的な画像解釈と,より容易な解析のための,胸部サーモグラムの最適化された分画に対する新しい拡張された隠れMarkovモデル(EHMM)を示した。EHMM法の利点はモデルパラメータの再評価による胸のIR画像の無作為抽出の取り扱いに関するものである。IUT_OPTICデータベースの画像にEHMM分画を応用することによってアルゴリズムの性能を説明し,以前の関連する方法と比較した。シミュレーションの結果は提案した方法の顕著な能力を示した。提案したアルゴリズムが異なる領域内にセミホット領域をマップし,実行時間を短縮して胸部熱画像の領域をかなり抽出出来ることは注目に値する。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *乳房腫瘍 ,  *隠れMarkovモデル ,  *赤外線画像 ,  *分取 ,  *サーモグラフィー ,  *画像処理 ,  撮像 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 医用画像処理 ,  乳癌 ,  分画

分類 (2件)： 腫ようの診断  (GE03020J) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 胸部 ,  サーモグラフィー ,  最適化 ,  分画 ,  拡張 ,  隠れMarkovモデル