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J-GLOBAL ID：201702255129388692   整理番号：17A1998337

ヒト精子頭部分類のための辞書学習アプローチ【Powered by NICT】

A dictionary learning approach for human sperm heads classification

著者 (4件)： Shaker Fariba (Department of AI, Faculty of Computer Engineering, University of Isfahan, Isfahan, 81746, Iran) ,  Monadjemi S. Amirhassan (Department of AI, Faculty of Computer Engineering, University of Isfahan, Isfahan, 81746, Iran) ,  Alirezaie Javad (Department of Electrical and Computer Engineering, Ryerson University, Toronto, M5B 2K3, Canada) ,  Naghsh-Nilchi Ahmad Reza (Department of AI, Faculty of Computer Engineering, University of Isfahan, Isfahan, 81746, Iran)
資料名： Computers in Biology and Medicine  (Computers in Biology and Medicine)
巻： 91  ページ： 181-190  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0858A  ISSN： 0010-4825  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： 男性における不妊を診断するために,精液分析は,精子形態を評価した因子の一つである行った。精子形態の手動評価は時間がかかり,主観的なので,自動分類法が開発されている。精子頭部の自動分類はクラス物体のクラス内差とクラス間類似性により複雑な作業である。本研究では,利用された精子頭部形状の辞書を構築することである辞書学習(DL)手法。辞書を用いて,精子頭部を分類四種類にした。正方形パッチは精子頭部画像から抽出した。精子の各クラスからColumnizedパッチは,級固有の辞書を学習するために使用されている。試験画像からパッチは各クラス特異的辞書を用いて再構成し,各クラスの全再構成誤差が,最も整合するクラスを選択した。平均正確度,精度,再現率,およびF-スコアを分類法を評価した。法はヒト精子頭部形状の二種類の公開利用可能なデータセットを用いて評価した。提案したDLベースの方法は,HuSHeMデータセット上で92.2%の平均精度,SCIAN MorphoSpermGSデータセットにおいて平均で62%の回収を達成した。結果は以前に公表された形状特徴ベース法に比べて著しい改善を示した。高速結果を達成した。添加では,筆者らが提案したアプローチは,すべての四つのクラスは,高精度と想起と認識されているよりバランスのとれた分類器を提供する。本論文では,著者らはヒト精子頭部分類における辞書学習法を用いた。辞書学習方法である形状特徴を用いた分類器よりもヒト精子頭部を分類ではるかに効果的であることを示した。,ヒト精子頭部形状のデータセットは,将来の研究を容易にするために導入した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 高速度 ,  形態 ,  *精子 ,  *ヒト ,  再構成 ,  類似性 ,  自動分類 ,  画像 ,  男性
準シソーラス用語： 高精度 ,  形状特徴 ,  分類法 ,  精子形態 ,  *辞書学習 ,  *精子頭部 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 精子頭部分類 ,  精子異常 ,  精子形態 ,  辞書学習 ,  スパース表現 ,  不妊症

分類 (3件)： 生殖器官  (EJ15020P) ,  分子遺伝学一般  (EC02010J) ,  泌尿生殖器の診断  (GM02000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： ヒト ,  精子頭部 ,  分類 ,  辞書学習