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J-GLOBAL ID：201602005968609083   整理番号：72A0262148

肺病の自動分類のための組織の測定

Texture measures for automatic classification of pulmonary disease.

著者 (2件)： SUTTON R N ,  HALL E L
資料名： IEEE Trans Comput  (IRE Transactions on Electronics Computers)
巻： 21  号： 7  ページ： 667-676  発行年： 1972年 
JST資料番号： C0233A  ISSN： 0018-9340  CODEN： ICTOB4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 胸部レントゲン写真における組織異常の自動解析に有用な測定基準について論ずる。64レベルの輝度で量子化されたレントゲン写真は,まず前処理により白黒画像に変換され肺の位置が確定される。組織の特徴を抽出する関数として一定の周期で輝度の差分をとり,それを総和する関数を定義し,組織中の特定のパターンをよく抽出することを確かめた。肺病のレントゲン写真には,網状の組織が見られるので.前述の特徴抽出関数により検出することができる。同様に写真をフーリエ変換して,特定のスペクトル成分を調べても検出できる。また,輝度の特定方向への微分値を測定基準とすることもできる;写図16表4参9

シソーラス用語： X線写真 ,  パターン認識 ,  結核 ,  写真判読 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： 医学診断 ,  自動診断

タイトルに関連する用語 (3件)： 肺病 ,  自動分類 ,  組織