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J-GLOBAL ID：201702263348726116   整理番号：17A1725248

微視的かくたん塗抹画像からの結核菌の検出【Powered by NICT】

Detection of tuberculosis bacilli from microscopic sputum smear images

著者 (2件)： Sugirtha G. Evangelin (Dept of Computer Science and Engg., St. Joseph’s College of Engineering, Chennai, India) ,  Murugesan G. (Dept of Computer Science and Engg., St. Joseph’s College of Engineering, Chennai, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICBSII  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： 結核は結核菌によって引き起こされる接触感染病,Koch菌として知られている。多くの発展途上国は,TB,正と負のTBの検出における誤警報を引き起こすを診断するためのマニュアル法に従った。ヒトの介入を低減するために,結核菌の検出のための自動化システムとして有効なアルゴリズムを開発した。本論文では,結核菌の自動検出のためのカラーセグメンテーションと分類手法,明るい顕微鏡から得られたZiehlニールセン染色喀痰塗抹標本の画像からTBを引き起こすを提案した。セグメントは細菌はパーティクルスオーム最適化手法を用いた画像からの特徴を用いて候補菌と呼ばれる,画素強度に依存した。モルフォロジー演算を用いた後の候補菌は,連結成分解析を用いて分類した。ランダムフォレスト法によるかくたん塗抹標本からの結核菌の検出は,試料を分類することによって結核の診断に用いられる著名な方法である。粒子群最適化およびランダムフォレスト分類の組合せが良好な結果および感染レベルの正確な診断を提供する。実験結果は,提案した手法は既存の手法と比較して有意に優れていることを示した。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： *画像 ,  *結核菌 ,  *結核 ,  発展途上国 ,  マニュアル ,  アルゴリズム ,  感染 ,  ヒト ,  画素
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  モルフォロジー演算 ,  粒子群最適化 ,  塗抹標本 ,  自動検出 ,  接触感染 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (2件)： かくたん ,  結核菌