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J-GLOBAL ID：201702245318115567   整理番号：17A1458401

明細胞腎癌におけるフールマン悪性度分類の改良された認識のための分類器とウェーブレット変換のアンサンブル【Powered by NICT】

Ensemble of classifiers and wavelet transformation for improved recognition of Fuhrman grading in clear-cell renal carcinoma

著者 (8件)： Kruk Michal (Warsaw University of Life Sciences, Warsaw, Poland) ,  Kurek Jaroslaw (Warsaw University of Life Sciences, Warsaw, Poland) ,  Osowski Stanislaw (Warsaw University of Technology, Warsaw, Poland) ,  Osowski Stanislaw (Military University of Technology, Warsaw, Poland) ,  Koktysz Robert (Military Institute of Medicine, Warsaw, Poland) ,  Swiderski Bartosz (Warsaw University of Life Sciences, Warsaw, Poland) ,  Markiewicz Tomasz (Warsaw University of Technology, Warsaw, Poland) ,  Markiewicz Tomasz (Military Institute of Medicine, Warsaw, Poland)
資料名： Biocybernetics and Biomedical Engineering  (Biocybernetics and Biomedical Engineering)
巻： 37  号： 3  ページ： 357-364  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3437A  ISSN： 0208-5216  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 論文では,分類器のアンサンブルを用いた明細胞腎癌におけるフールマン悪性度分類の認識への改良されたシステムを紹介した。溶液の新規性は,前処理段階におけるウェーブレット変換,特徴生成のためのいくつかの選択法の適用を適用し,最終的な認識段階で分類器のアンサンブルを用いたセグメンテーションを含んでいる。ウェーブレット変換は画像雑音除去と細胞核のエッジを強化するための非常に効率的なツールである。他の手法と重要な区別は,テクスチャ,形状,色及びヒストグラムに基づいて,核の診断特徴をいくつかの方法を用いて選択した,各選択の異なる機構に依存することである。それらの特徴の種々の集合をサポートベクトルマシンとランダムフォレストに基づく,両者と連携し分類器のアンサンブルを生成可能にした。このようなアプローチは,最良の既存結果と比較してQ値の有意な増加をもたらした:感度(この解の平均91.5%と比較して94.3%)と特異性(平均98.6%~97.5%であった。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *波束 ,  Q値 ,  セグメンテーション ,  *腎細胞癌 ,  ヒストグラム ,  *ウェーブレット変換 ,  サポートベクトルマシン ,  前処理 ,  細胞核
準シソーラス用語： 特異性 ,  ランダムフォレスト ,  テクスチャ ,  画像雑音除去 ,  *悪性度 ,  *明細胞 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 分類器のアンサンブル ,  特徴選択 ,  フールマン悪性度分類 ,  ウェーブレット ,  SVM ,  ランダム森林

分類 (2件)： 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 (8件)： 明細胞 ,  腎癌 ,  フー ,  悪性度 ,  分類 ,  分類器 ,  ウェーブレット変換 ,  アンサンブル