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J-GLOBAL ID：201702229785010402   整理番号：17A1658253

相関ルールに基づく乳房腫瘤のマルチモーダル検索【JST・京大機械翻訳】

Multimode Retrieval of Mammography Based on Association Rules

著者 (4件)： Wang Gan (哈爾浜理工大学計算机科学与技術学院,黒竜江哈爾浜,150080) ,  Lv Yanan (哈爾浜理工大学電气与電子工程学院,黒竜江哈爾浜,150080) ,  Li Donghong (哈爾浜理工大学測控技術与通信工程学院,黒竜江哈爾浜,150080) ,  Song Lixin (哈爾浜理工大学電气与電子工程学院,黒竜江哈爾浜,150080)
資料名： Ha’Erbin Ligong Daxue Xuebao  (Ha'Erbin Ligong Daxue Xuebao)
巻： 22  号： 2  ページ： 124-128,134  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3248A  ISSN： 1007-2683  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： 乳房画像の例は画像の底層特徴を持つだけでなく、同時に画像の意味特徴もある。乳房画像の効率的な検索を実現し,コンピュータ支援診断の確信度を改善するために,相関ルールに基づく多モード検索法を提案した。まず第一に,相関ルールに基づく特徴選択アルゴリズムを用いて,画像の意味に関連する特徴を選択し,特徴次元を減少させて,Apriofiアルゴリズムを用いて選択された特徴と意味特徴の間の相関ルールをマイニングした。次に,相関分類アルゴリズムを用いて,関連する分類規則を構築して,視覚的意味論的特徴を得ることができるように,関連する分類モデルを構築した。最後に,相関分類モデルによって得られた意味論的特徴を入力画像として用いて,画像の類似性を測定して,多モード検索を実現した。実験結果により,提案した多モード検索法が,画像検索の精度を改善し,画像の視覚的意味論的特徴を得ることができることを示した。.....の検索率と適合率の平均値などを比較した。この方法は,底層特徴と視覚的意味論的特徴の間の意味的ギャップを縮減し,画像検索性能を改善し,医師にとってより重要な意思決定支援を提供することができる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *相関ルール ,  計算機診断 ,  アルゴリズム ,  視覚 ,  画像検索 ,  特徴選択 ,  *多モード ,  類似性 ,  画像 ,  意味論
準シソーラス用語： 適合率 ,  分類モデル ,  分類アルゴリズム ,  乳房画像 ,  *乳房腫瘤 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： mammogram ,  association rules ,  feature selection ,  associative classification ,  multi-mode retrieval

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  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 (4件)： 相関ルール ,  乳房腫瘤 ,  マルチモーダル ,  検索