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J-GLOBAL ID：201702237738800898   整理番号：17A1982747

医用ヒト病理画像抽出最適化シミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Simulation of Optimization of Medical Human Pathology Image Extraction

著者 (2件)： Yuan Jing (寧夏医科大学理学院,寧夏銀川,750004) ,  Gong Xin (寧夏医科大学基礎医学院,寧夏銀川,750004)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 34  号： 7  ページ： 331-334  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  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： 医学人体の病理画像及び画像中の隠された重要な情報を得るためには、医学人体の病理画像認識を行う必要があるが、現在の画像認識方法を用いて医学人体の病理画像を識別する際、抽出した画像特徴に対して強い依存性がある。医用人体の病理画像の識別誤差が大きいという問題がある。本論文は,ファジィ確率に基づく医用ヒトの病理学的画像認識のための新しい方法を提案した。上述の方法は統計量により医学人体の病理画像のヒストグラム特徴を反映し、判別式制限ボルツマン機構理論に融合して分類する必要がある画像特徴サンプルに対して訓練を行い、判別式制限ボルツマン機械を構築し、すべての画像特徴を分類し、標識を行う。医用ヒト病理画像における様々な画像特性の確率密度関数とメンバシップ関数をファジィ確率により決定し,これに基づいて,ファジィ確率法を導入し,医用ヒト病理画像抽出の最適化法を実現した。シミュレーション結果により、提案方法は良好な識別効果を示し、医師の診断を補助するために有力な根拠を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  確率密度関数 ,  画像認識 ,  *ヒト ,  確率論 ,  画像特性 ,  統計量 ,  *シミュレーション ,  曖昧さ ,  メンバシップ関数 ,  *病理 ,  ヒストグラム ,  *画像
準シソーラス用語： *病理画像 ,  *画像抽出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Medical ,  Human pathology image ,  Recognition ,  Fuzzy probability

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： ヒト ,  病理画像 ,  最適化 ,  シミュレーション