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J-GLOBAL ID：201702220147837502   整理番号：17A1671327

医用画像検索二値符号学習手法【JST・京大機械翻訳】

Medical Image Retrieval Based on Binary Code Learning

著者 (5件)： Zhang Mingjun (合肥工業大学計算机与信息学院,安徽合肥,230009) ,  Yang Fumeng (三江学院電子信息工程学院,江蘇南京,210012) ,  Xie Zhenzhu (合肥工業大学計算机与信息学院,安徽合肥,230009) ,  Wang Haoyu (合肥工業大学計算机与信息学院,安徽合肥,230009) ,  Wei Xueqi (合肥工業大学計算机与信息学院,安徽合肥,230009)
資料名： Anhui Shifan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Anhui Shifan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 40  号： 1  ページ： 43-47  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3201A  ISSN： 1001-2443  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： 近年、乳がんの発病率は年々増加し、人々の生活に深刻な影響を与えている。多くの計算機支援診断技術は,乳房撮影画像の自動分析のための医師の診断を支援するために提案されている。しかし、画像の差異が比較的に小さく、データベースが小さいなどの原因により、多くの伝統的な方法は診断精度において制限され、拡張性が乏しいと考えられているため、多くの方法が提案されている。以上の問題に対して、本論文では、ハッシュに基づく大規模な画像検索方法を提案し、乳がんの早期補助診断を実現する。この方法は,決定画像と確定診断画像の局所特徴を抽出し,反復量子化(ITQ)のハッシュ学習法を用いて元の特徴空間における特徴ベクトルを元の特徴間の類似性を保存した二値符号に変換し,次にHamming距離と比較して画像の最も類似した一連の画像を見つけた。そして,画像を戻すことによって診断した。実験により、この方法は大型データベースに応用でき、かつ拡張性があり、診断の正確率を有効に向上させ、医師の正確な診断を助けることができることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 乳房腫瘍 ,  Hamming距離 ,  *画像検索 ,  データベース ,  医師 ,  計算機診断 ,  *学習 ,  *画像 ,  類似性 ,  乳房撮影
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  特徴空間 ,  局所特徴 ,  診断精度 ,  *バイナリコード , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： computer aided diagnosis ,  large-scale image retrieval ,  hash ,  binary code learning ,  mammogram

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

タイトルに関連する用語 (4件)： 医用画像検索 ,  二値符号 ,  学習 ,  手法