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J-GLOBAL ID：201702264229956075   整理番号：17A1919331

薄い血液塗抹画像上の関心のPlasmodium領域の自動定量【Powered by NICT】

Automated determination of Plasmodium region of interest on thin blood smear images

著者 (4件)： Nugroho Hanung Adi (Department of Electrical Engineering and Information Technology, Faculty of Engineering, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia) ,  Saputra Wahyu Andi (Department of Electrical Engineering and Information Technology, Faculty of Engineering, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia) ,  Permanasari Adhistya Erna (Department of Electrical Engineering and Information Technology, Faculty of Engineering, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia) ,  Murhandarwati E. Elsa Herdiana (Department of Parasitology, Faculty of Medicine, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISITIA  ページ： 352-355  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： 標的物体がこの領域で覆われているので関心領域(ROI)の領域は画像処理における最も有用な情報を有している。ROIの正確な位置を決定することにより,計算機ベース同定はより効率的に機能するシステムで良好な寄与を与え,全体プロセスを侵入可能性がある物体を除去することができる。マラリア疾患では,マラリア原虫の存在は患者の微視的薄い血液塗抹画像から観察された。画像処理に基づくコンピュータ支援検出を利用し,救急救命士の最終決定を支援するためにマラリア疾患は早く,より客観的検出できた。本研究では,Plasmodium寄生虫検出プロセスを容易にするために薄い血液塗抹画像の関心領域(ROI)の領域を自動的に決定する新しい方法を提案した。本手法はOtsuしきい値処理法,形態学的操作及び二元大型物体(BLOB)解析を含んでいる。24薄い血液塗抹画像の評価結果は,提案した方法は87.5%と75.7%の感度とPPV率を達成する,ことを示した。Plasmodium寄生虫を含むROIを自動決定におけるこれらの成功した結果は,提案した方法は計算機支援マラリア検出システムの開発において実行される可能性を持っ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： 寄生虫 ,  画像処理 ,  患者 ,  モルフォロジー ,  *マラリア原虫 ,  マラリア ,  計算機械 ,  *画像
準シソーラス用語： 検知システム ,  閾値処理 ,  コンピュータ支援検出 ,  侵入 ,  関心領域 ,  *自動定量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 血液 ,  関心 ,  Plasmodium ,  自動定量