文献

J-GLOBAL ID：201602229979203884   整理番号：16A1012083

医用ハイパースペクトル画像における血液細胞分類を行う平列計算

Parallel computation for blood cell classification in medical hyperspectral imagery

著者 (5件)： LI Wei (Beijing Univ. Chemical Technol., Beijing, CHN) ,  WU Lucheng (Beijing Univ. Chemical Technol., Beijing, CHN) ,  QIU Xianbo (Beijing Univ. Chemical Technol., Beijing, CHN) ,  RAN Qiong (Beijing Univ. Chemical Technol., Beijing, CHN) ,  XIE Xiaoming (Beijing Univ. Chemical Technol., Beijing, CHN)
資料名： Measurement Science and Technology  (Measurement Science and Technology)
巻： 27  号： 9  ページ： 095102,1-10  発行年： 2016年09月 
JST資料番号： C0354C  ISSN： 0957-0233  CODEN： MSTCEP  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)

抄録/ポイント： 微細なペクトル分解能のため,イパースペクトル画像は細胞分類に大きな可能性がある。以下の3つのステップを含む分類システムを提案した:1)明瞭で情報がある特徴のスペクトルバンド部分集合のバンド選択,2)ローカルバイナリパターン(LBP)などのスペクトル-空間特徴の抽出,3)有効分級機による追跡。3つのステップはグラフィックス・プロセッシング・ユニット(GPU)上に実装した。GPUの並列実装は,中央処理装置(CPU)のシリアル実装と比較した。実際の医療ハイパースペクトルデータに基づいた実験結果は,提案したシステムは高い精度と高速度が得られ,医療ハイパースペクトル画像における細胞分類に魅力的であることが分った。

シソーラス用語： パターン認識 ,  分級機 ,  *スペクトル画像 ,  血液成分 ,  細胞 ,  分類 ,  マイクロプロセッサ ,  専用プロセッサ ,  並列演算 ,  医用画像
準シソーラス用語： GPU【プロセッサ】 ,  クラシファイア ,  *ハイパースペクトル画像 ,  ローカルバイナリパターン ,  *血液細胞 ,  *細胞分類

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  血液検査  (GC02050D)

タイトルに関連する用語 (4件)： ハイパースペクトル画像 ,  血液細胞 ,  分類 ,  計算