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J-GLOBAL ID：201702238047715350   整理番号：17A1286615

牛膝と川牛膝生薬の特徴抽出と画像認識【JST・京大機械翻訳】

Feature Extraction and Image Recognition of Achyranthes bidentata and Cyathula officinalis

著者 (6件)： Wang Nai (广州中医薬大学中薬学院,广州,510006) ,  Lu Wenbiao (广州中医薬大学中薬学院,广州,510006) ,  Ling Xiuhua (广州中医薬大学中薬学院,广州,510006) ,  Liang Lijin (广州中医薬大学中薬学院,广州,510006) ,  Li Xican (广州中医薬大学中薬学院,广州,510006) ,  Li Rui (广州中医薬大学中薬学院,广州,510006)
資料名： Zhongguo Yaofang  (Zhongguo Yaofang)
巻： 28  号： 12  ページ： 1670-1673  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3688A  ISSN： 1001-0408  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： 目的;本論文では,ウシの膝と川の生薬の特徴を抽出し,画像認識法を確立した。方法;MATLABソフトウェアを用いて、牛膝と川牛膝の薬材の横断面顕微鏡画像をプログラミングし、色、不変量、テクスチャと横断面維管束組織の特徴を抽出した。データをデータマトリックスに整理し、Zscore関数を用いてデータマトリックスを標準化し、Princomp関数を通じて主成分分析を行った。BPニューラルネットワークを用いて,パターン認識を行った。結果;試料の顕微鏡画像における組織の詳細は完全に保たれていた。各群のサンプル画像の27個の特徴パラメータを測定し、主成分分析を通じて、11個の主成分パラメータを選択し、BP神経回路網を構築し、2種類の近縁薬剤サンプル(n=50)のBP神経回路網の平均識別率は100%であった。結論;この方法は漢方薬の顕微鏡画像の自動的な縫合、及び牛膝と川の膝の薬材の画像識別に応用できる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *特徴抽出 ,  神経回路網 ,  *画像認識 ,  *河川 ,  標準化 ,  ソフトウェア ,  *画像 ,  不変量 ,  主成分分析
準シソーラス用語： 認識率 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  テクスチャ ,  顕微鏡画像 ,  MATLAB ,  *牛膝 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Achyranthes bidentata ,  Cyathula officinalis ,  Image stitching ,  Pattern recognition ,  MATLAB

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 牛膝 ,  川 ,  生薬 ,  特徴抽出 ,  画像認識