文献

J-GLOBAL ID：201702238186165512   整理番号：17A1270823

2DPCA(2次元主成分分析を用いたマルチモーダル医用画像融合【Powered by NICT】

Multi-modal medical image fusion using 2DPCA

著者 (4件)： Nawaz Qamar (School of Computer Science and Technology, CQUPT, Chongqing, China) ,  Bin Xiao (School of Computer Science and Technology, CQUPT, Chongqing, China) ,  Weisheng Li (School of Computer Science and Technology, CQUPT, Chongqing, China) ,  Hamid Isma (School of Computer Science and Technology, CQUPT, Chongqing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIVC  ページ： 645-649  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： 主成分分析は,画像融合,分類と顔認識の分野で広く使用されている次元縮小技術である。直接二次元画像に適用できず,代わりに,二次元画像はPCAを適用する前に一次元ベクトルに変換しなければならない。画像のベクトルは行と列の間の関係,誤った主成分の計算をもたらす可能性があることを失った。二次元PCAは,ベクトル化の前に必要とせずに二次元画像を直接処理することによってこの問題を矯正した。本論文では,二次元PCAに基づく新しいマルチモード医用画像融合アルゴリズムを提案した。実験は脳のマルチモーダル画像の三画像セットを融合した。提案アルゴリズムの融合結果は広く使用されている七画質評価行列を用いてPCAベース画像融合アルゴリズムの融合結果と比較した。比較は既存のPCAに基づく画像融合アルゴリズムより提案したアルゴリズムの優位性を示した。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： 次元縮小 ,  *画像 ,  *医用画像 ,  *二次元 ,  一次元 ,  *主成分分析 ,  アルゴリズム ,  ベクトル ,  *多モード
準シソーラス用語： 画質評価 ,  マルチモダリティー画像 ,  ベクトル化 ,  二次元画像 ,  *画像融合 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 2次元 ,  主成分分析 ,  マルチモーダル ,  医用画像 ,  融合