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J-GLOBAL ID：201702222999874859   整理番号：17A1648975

EK平均クラスタリングとSVM(サポートベクトルマシン)を用いた肺腫瘍地域の認識と分類【Powered by NICT】

Lung tumor area recognition and classification using EK-mean clustering and SVM

著者 (2件)： Gopi K. (Department of ECE, SRM University, Chennai, India) ,  Selvakumar J. (Department of ECE, SRM University, Chennai, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICNETS2  ページ： 97-100  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： 本論文では,肺腫瘍,分類と面積認識システムを検出するために提示した。今日,肺腫瘍はすべての人のための死の主な原因である。肺腫瘍の早期検出は,生きているまで生存の機会を高めるための重要な役割を果たしている。計算機トモグラフィー(CT)スクリーニングは肺腫瘍を検出するための適切な方法として考慮される腫瘍の早期検出は治療において重要な役割である。悪性か否かが関与する五段階である,前処理,CTからの肺腫瘍領域の特徴抽出,肺腫瘍領域の画像セグメンテーション,特徴抽出,肺腫瘍の分類である。提案法前処理を含む,マスクの数は,しきい値化手法,画像からの不要情報の除去により計算することができる。に続いて,疑われるRegion Of Interest(ROI)を計算することができる。特徴の抽出のために,GLCMは考えられるROIの抽出に使用した。,サポートベクトルマシン(SVM)分類器は,これら抽出された画像を分類した。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： 特徴抽出 ,  スクリーニング ,  *クラスタ化 ,  前処理 ,  *肺腫瘍 ,  画像 ,  計算機トモグラフィー ,  *サポートベクトルマシン ,  *腫瘍
準シソーラス用語： 同時生起行列 ,  画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (7件)： 平均 ,  クラスタリング ,  SVM ,  サポートベクトルマシン ,  肺腫瘍 ,  地域 ,  分類