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J-GLOBAL ID：201702262788813155   整理番号：17A1644913

皮膚病変の解析と分類のためのマルチスケールアプローチ【Powered by NICT】

Multiscale approach for skin lesion analysis and classification

著者 (4件)： Filali Youssef (LIIAN, Department of computer science Faculty of Sciences Dhar-Mahraz, Sidi Mohamed Ben Abdellah University) ,  Ennouni Assia (LIIAN, Department of computer science Faculty of Sciences Dhar-Mahraz, Sidi Mohamed Ben Abdellah University) ,  Sabri My Abdelouahed (LIIAN, Department of computer science Faculty of Sciences Dhar-Mahraz, Sidi Mohamed Ben Abdellah University) ,  Aarab Abdellah (LESSI, Department of physics Faculty of Sciences Dhar-Mahraz, Sidi Mohamed Ben Abdellah University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ATSIP  ページ： 1-6  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： 皮膚癌は世の中で最も致死的な癌の1つである。早期段階で診断されないならば,治療が困難であるかもしれない。ダーモスコピー画像のための皮膚病変の自動セグメンテーションと分類のための新しい方法を提案した。セグメンテーションは,前処理に基づいている;テクスチャ画像を分解組織と幾何学的成分に色型構造-テクスチャー画像分解を用いた。幾何学的成分は病変セグメンテーションに使用され,集合組織成分を用いて,病変テクスチャ特徴を抽出することである。特徴分類はサポートベクトルマシン(SVM)分類器を用いて行った。効率と提案した手法の性能を文献からの最近でロバストなダーモスコピー手法と比較して評価した。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： 皮膚腫瘍 ,  *皮膚障害 ,  セグメンテーション ,  画像 ,  前処理 ,  サポートベクトルマシン ,  集合組織 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： テクスチャ特徴 ,  *病巣 ,  テクスチャ画像 ,  自動セグメンテーション ,  ダーモスコピー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 皮膚病変 ,  解析 ,  分類