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J-GLOBAL ID：201702258875258364   整理番号：17A1836588

乳房X線写真における微小石灰化の分類のためのスペクトルグラフウェーブレット【Powered by NICT】

Spectral Graph Wavelets for the Classification of Microcalcifications in Mammograms

著者 (2件)： Bala B. Kiran ,  Audithan S.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SmartCloud  ページ： 176-181  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： 種々の癌発生のうち,乳癌は世界で最も女性悪性腫瘍である。MicroCalcifications(MC)の存在は乳癌の第一徴候であり,それらの診断プロセスはまだ複雑な問題。今日,ディジタル乳房撮影法はスクリーニングマンモグラフィーにおける最も一般的で有効なツールとして使用されている。本研究では,自動化されたMCs分類システムは,スペクトルグラフウェーブレット理論(SGWT)とK最近傍(KNN)分類器に基づいて提案した。SGWTによる種々の解像度レベルで分解した乳房撮影は空間領域よりも多くの情報を提供した。異なる部分帯域の各係数のエネルギーを計算し,全てのサブバンドは特徴ベクトルを生成するために一緒に集計し,分類はKNN分類器により達成される。結果は,MCs分類システムは100%の精度で第三レベルSGWTレベルで正確な結果を提供することを証明した。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： *乳房 ,  女性 ,  周波数帯 ,  自動化 ,  *X線写真 ,  乳房腫瘍 ,  発癌 ,  乳房撮影 ,  分解能
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  サブバンド ,  空間領域 ,  ディジタルマンモグラフィー ,  悪性腫瘍 ,  *微細石灰化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 腫ようの診断  (GE03020J) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  グラフ理論基礎  (IA02020S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 乳房 ,  X線写真 ,  微小石灰化 ,  分類