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J-GLOBAL ID：201702219541039425   整理番号：17A1918780

マージン特性を分類するためのニュートロソフィック集合と流域法に基づいた乳房超音波画像のセグメンテーション【Powered by NICT】

Breast ultrasound image segmentation based on neutrosophic set and watershed method for classifying margin characteristics

著者 (4件)： Nugroho Hanung Adi (Department of Electrical and Information Technology, Faculty of Engineering, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia) ,  Triyani Yuli (Department of Electrical and Information Technology, Faculty of Engineering, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia) ,  Rahmawaty Made (Department of Electrical and Information Technology, Faculty of Engineering, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia) ,  Ardiyanto Igi (Department of Electrical and Information Technology, Faculty of Engineering, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSET  ページ： 43-47  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 乳癌は世界中の女性における死亡の主要原因である。超音波検査(USG)は,乳房結節の質量異常を検出し,分類するために広く用いられている画像診断法の一つである。開発コンピュータ支援診断(CADx)における画像処理の使用は,超音波結節の異常の解析と解釈における放射線科医を支援することができる。乳房結節の特性を分類限局性および限局性ないクラスにへのアプローチを提案した。提案されたアプローチは57限局性と45限局ない縁辺の102乳房結節画像上に実装した。七関連特徴である組合せニュートロソフィック集合と分岐点法により自動的にセグメント化する結節から抽出した。多層パーセプトロン(MLP)分類器に基づく分類プロセスは0.972の96.49%,95.35%のNPVとAUCの感度を得た。これらの結果は,提案した方法は,乳房超音波結節の縁特性を分類できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  *超音波画像 ,  *超音波 ,  *画像 ,  多層パーセプトロン ,  画像処理 ,  女性 ,  *乳房 ,  乳房腫瘍 ,  超音波検査 ,  計算機診断 ,  画像診断
準シソーラス用語： 放射線科医 ,  結節 ,  *流域法 , 【Automatic Indexing@JST】

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)： 分類 ,  集合 ,  流域法 ,  乳房 ,  超音波画像 ,  セグメンテーション