文献

J-GLOBAL ID：201702265350002392   整理番号：17A1645354

な虹彩に基づく疾患を予測するためのKirschラプラシアンエッジ検出アルゴリズム【Powered by NICT】

The Kirsch-Laplacian edge detection algorithm for predicting iris-based desease

著者 (3件)： Cho Youngbok (Department of computer science Chungbuk National University Cheongju Chungbuk, Republic of Korea) ,  Lee Sangho (Department of computer science Chungbuk National University Cheongju Chungbuk, Republic of Korea) ,  Woo Sunghee (Department of Korea Nationaiversity of Transporation Chungiju-si Chungbuk, Republic of Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CSCWD  ページ： 551-555  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： 彼/彼女の虹彩のいくつかの特徴,パターン,色,などを調べることにより患者の疾患を診断する代替医療として虹彩診断は遺伝的病変を含む全身健康地図のといえる。本論文では,あなたのスマートフォンで撮影した虹彩を用いた親に起因する遺伝性疾患を見るために虹彩認識アルゴリズムを提案した。初期疾患の診断と明確に本稿で採用した虹彩画像の差分画像を用いた疾患の発生を決定する。虹彩画像から虹彩パターンマッチング法による虹彩認識率を持つ虹彩診断の自動化への適用91%検査の精度の実験結果における虹彩病変の八主徴を抽出することも可能である。次に,東洋医学と西洋医学の収束/統合システムとして低コストで病院・診療所における提案アルゴリズムを用いたシステムを用いることができる。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： 病院 ,  代替医療 ,  *虹彩 ,  東洋医学 ,  患者 ,  診療所 ,  自動化 ,  スマートフォン ,  遺伝 ,  遺伝病 ,  パターンマッチング ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 虹彩認識 ,  虹彩画像 ,  認識アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 虹彩 ,  疾患 ,  予測 ,  ラプラシアン ,  エッジ ,  検出アルゴリズム