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J-GLOBAL ID：201702227594160355   整理番号：17A1824663

磁気共鳴脳画像セグメンテーションのためのカッコウベースファジィクラスタリング技法を用いた完全に自動化されたハイブリッド方法論【Powered by NICT】

A fully automated hybrid methodology using Cuckoo-based fuzzy clustering technique for magnetic resonance brain image segmentation

著者 (4件)： Alagarsamy Saravanan (Department of Computer Science and Engineering, Kalasalingam University, Virudhunagar, Tamilnadu, India) ,  Kamatchi Kartheeban (Department of Computer Science and Engineering, Kalasalingam University, Virudhunagar, Tamilnadu, India) ,  Govindaraj Vishnuvarthanan (Department Instrumentation and Control Engineering, Kalasalingam University, Virudhunagar, Tamilnadu, India) ,  Thiyagarajan Arunprasath (Department of Electrical and Electronics Engineering, Kalasalingam University, Virudhunagar, Tamilnadu, India)
資料名： International Journal of Imaging Systems and Technology  (International Journal of Imaging Systems and Technology)
巻： 27  号： 4  ページ： 317-332  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0737A  ISSN： 0899-9457  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： カッコウベース探索(CBS)と区間タイプ2ファジィベースクラスタリングを用いた自動化ハイブリッドアルゴリズムを開発することを目的とし,効率的な磁気共鳴(MR)脳画像セグメンテーションを示すことである。自動MR脳画像セグメンテーションは簡単なレビューと最小のユーザインタフェイスを備えた不正確なグレーレベル領域の複雑な腫瘍領域の容易な分析を行う放射線科医を容易にし,可能にした。厳しい強度変動を有し,貧弱な境界を患っている腫瘍領域は臨床診断のプロセスを容易にすることを提案したハイブリッド法により検出することであり,これが本論文の中心課題である傾向があった。提案した技術の能力は,平均二乗誤差,ピーク信号対雑音比,計算時間,Dice重複指数,Jaccard Tanimoto係数指数のような標準比較パラメータを用いて比較した。区間タイプ2ファジィベースのクラスタリングと組み合わせた提案CBSは,0.7143の感度と0.9375の特異性,カーネルベース,エントロピーに基づく,グラフカットに基づく,自己組織化マップに基づくクラスタリングのような通常の技術よりはるかに良好なを産生する。臨床診断を強化する腫瘍領域のかなりのセグメンテーション結果を利用可能にして,放射線医学の分野での経験に手を持つ放射線科医の二は提案した方法の効率を検証におけるその支持を拡大し,臨床腫瘍学の過程で提案された方法論を利用した場合の同意を示した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *自動化 ,  エントロピー ,  自己組織化特徴マップ ,  *磁気共鳴 ,  *セグメンテーション ,  CPU時間 ,  腫瘍 ,  ユーザインタフェイス ,  放射線医学
準シソーラス用語： *ファジィクラスタリング ,  グラフカット ,  特異性 ,  臨床診断 ,  放射線科医 ,  *画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： カッコウベース探索 ,  区間タイプ2ファジィクラスタリング ,  MR脳画像セグメンテーション ,  腫瘍同定

分類 (1件)： 人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 磁気共鳴 ,  脳画像 ,  セグメンテーション ,  技法 ,  自動化 ,  方法論