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J-GLOBAL ID：201702264273818426   整理番号：17A1644899

バイアス補正ファジィC平均アルゴリズムの新しい並列ハイブリッド実現【Powered by NICT】

New parallel hybrid implementation of bias correction fuzzy C-means algorithm

著者 (5件)： Ali Noureddine Ait (SSDIA Laboratory, ENSET Mohammedia, Hassan II University Morocco) ,  Cherradi Bouchaib (SSDIA Laboratory, ENSET Mohammedia, Hassan II University Morocco) ,  Abbassi Ahmed El (EPIM laboratory, FST Errachidia, My Ismail University, Morocco) ,  Bouattane Omar (SSDIA Laboratory, ENSET Mohammedia, Hassan II University Morocco) ,  Youssfi Mohamed (SSDIA Laboratory, ENSET Mohammedia, Hassan II University Morocco)
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： 脳腫瘍疾患患者を節約するために,MRI脳画像の解析と時間処理は効率的,迅速及び関連しなければならない。並列グラフィックスカード(GPU)上でBCFCMアルゴリズムの実装は,緊急症例で上昇できる処理時間の問題のための適切な治療薬である。本論文では,GPUカードを用いたバイアス補正ファジィC平均アルゴリズムを二種類実装した。は既にこのアルゴリズムを適用したが,この時間は,実施,最初のものである放出モードと比較して実行時間における遅いデバッグモードの代わりに放出されたモードを用いてを向上させた。は,以前の研究ではなかった画像エッジ画素を含んでいる。,他のものと比較して興味ある結果を与えることを別の方法を導入し,適用した。本論文の残りの部分では,各実行の主要なステップを与え,次に,実行時間と高速化の点で新しい結果を比較した。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： 高速化 ,  患者 ,  *アルゴリズム ,  脳腫瘍 ,  加工時間 ,  画像 ,  画素
準シソーラス用語： 実行時間 ,  脳画像 ,  *ファジィc-平均法 ,  *バイアス補正 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (2件)： バイアス補正 ,  ファジィC平均アルゴリズム