文献

J-GLOBAL ID：201702218455725740   整理番号：17A1597944

視覚注意力焦点の顕著性モデルとその医学的応用【JST・京大機械翻訳】

Saliency detect method based on visual focus and its application in medical science

著者 (2件)： Hou Haiyan (河南科技大学 医学技術与工程学院,河南 洛陽,471000) ,  Fu Zhipeng (河南科技大学 医学技術与工程学院,河南 洛陽 471000;西北工業大学 計算机学院,西安 710000)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
号： 10  ページ： 213-217  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在の顕著性検出方法は人類の注意力の焦点による顕著性の検査結果の違いを反映できない、これらの異なる結果の影響は医学画像分析において特に顕著である。例えば、同一の画像は異なる医師の眼において異なる疾患、異なる組織器官を検査することにより、注目される焦点は異なり、さらに「顕著性」の検査結果も大きく異なるはずである。灰色ヒストグラムのコントラストを計算することに基づき,空間焦点係数とグレースケール焦点係数を導入して,異なる空間焦点とグレースケール焦点条件における人間の視覚注意力の異なる影響を反映することができた。視覚空間における注意力の焦点と灰色注意の焦点に基づく有意性解析モデルを提案した。異なる医学画像における実験と典型的な顕著性検出アルゴリズムとの比較分析により、視覚空間注意力の焦点とグレースケール注意力の焦点に基づく顕著性分析モデルは異なる焦点の下で異なる分割結果を得ることができ、画像分析の重点を顕著な領域に集中させることに役立つ。実験結果は,このモデルが柔軟で効果的であることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ヒト ,  *視覚 ,  画像分析 ,  ヒストグラム ,  解析モデル ,  画像 ,  コントラスト ,  検出法 ,  医師 ,  グレースケール
準シソーラス用語： 比較分析 ,  検出アルゴリズム ,  器官 ,  *視覚的注意 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： saliency ,  spacial focus ,  gray value focus ,  attention ,  medical image

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 視覚 ,  注意力 ,  焦点 ,  モデル ,  医学 ,  応用