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J-GLOBAL ID：201702246214262255   整理番号：17A0066381

エントロピーを用いた医用画像クラスタリング手法【JST・京大機械翻訳】

Medical Image Clustering Method Based on Graph Entropy

著者 (6件)： Zhan Yu (College of Computer Science and Technology,Harbin Engineering University) ,  Pan Haiwei (College of Computer Science and Technology,Harbin Engineering University) ,  Han Qilong (College of Computer Science and Technology,Harbin Engineering University) ,  Xie Xiaoqin (College of Computer Science and Technology,Harbin Engineering University) ,  Zhang Zhiqiang (College of Computer Science and Technology,Harbin Engineering University) ,  Wu Ping (College of Computer Science and Technology,Harbin Engineering University)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 37  号： 7  ページ： 1594-1599  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  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： 近年、各種の医学画像技術は臨床診断に広く応用されている。病院は毎日大量の医学画像を産生し、どのようにこれらの医学画像を利用し、それに対して有効なクラスタリングを行い、医師による疾患の診断を補助することは、現在の医学画像データマイニング分野で研究されているホットな問題の一つである。本論文では医用画像クラスタリング法を提案し、まず医用画像を一つの完全グラフに分割し、その後、それに対してスパースを行い、それによって医学画像の間により良い類似性の描写を行い、最後に、エントロピーを利用した帯権无のグラフクラスタリング方法を提案した。この方法により医用画像のクラスタリングを実現した。実験結果は,提案したクラスタリング法が効果的に医用画像をクラスタ化することができ,時間損失とクラスタリング結果において良好な性能を持つことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データマイニング ,  *医用画像 ,  クラスタ化 ,  病院 ,  完全グラフ ,  *画像 ,  類似性 ,  画像技術 ,  医師 ,  *エントロピー ,  改変
準シソーラス用語： 臨床診断 ,  *クラスタリング法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： graph entropy ,  medical image ,  sparsification ,  clustering method

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (3件)： エントロピー ,  医用画像 ,  クラスタリング手法