文献

J-GLOBAL ID：201702268731702769   整理番号：17A1715805

病理組織画像検索と分類のための教師つきグラフハッシング【Powered by NICT】

Supervised graph hashing for histopathology image retrieval and classification

著者 (6件)： Shi Xiaoshuang (J. Crayton Pruitt Family Department of Biomedical Engineering, University of Florida, Gainesville, FL, 32611-6130, U.S.A) ,  Xing Fuyong (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Florida, Gainesville, FL, 32611-6130, U.S.A) ,  Xu KaiDi (Department of Computer Science and Engineering, University of Florida, Gainesville, FL, 32611-6130, U.S.A) ,  Xie Yuanpu (J. Crayton Pruitt Family Department of Biomedical Engineering, University of Florida, Gainesville, FL, 32611-6130, U.S.A) ,  Su Hai (J. Crayton Pruitt Family Department of Biomedical Engineering, University of Florida, Gainesville, FL, 32611-6130, U.S.A) ,  Yang Lin (J. Crayton Pruitt Family Department of Biomedical Engineering, University of Florida, Gainesville, FL, 32611-6130, U.S.A)
資料名： Medical Image Analysis  (Medical Image Analysis)
巻： 42  ページ： 117-128  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3156A  ISSN： 1361-8415  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 病理画像解析では,細胞の形態学的特性は多くの疾患を評価するために重要である。細胞検出とセグメンテーション技術の発展に伴い,病理画像のさらなる解析のためのセル-レベルの情報を抽出することができる。しかし,各画像は通常百または千細胞を含んでいるので,大規模画像データセット上での細胞レベル情報の効率的な解析を行うために挑戦的である。本論文では,大規模病理画像解析のための新しい画像検索に基づくフレームワークを提案した。各画像に対して,新しいグラフベースハッシングモデルを用いた画像表現を生成し,類似性測定へのグループマッチング法を適用して画像検索を行うために各セルをコードする2進符号。計算効率とメモリ要求の両方を改善するために,著者らはさらにスケーラブルな画像検索のためのハッシングモデルへの行列因数分解を導入した。提案したフレームワークは,千肺癌画像で検証されている,を用いて,各質問画像の全細胞と97.98%の分類精度と97.50%の検索精度を達成した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *画像検索 ,  *画像 ,  セグメンテーション ,  記憶装置 ,  画像分析 ,  肺腫瘍 ,  *ハッシング ,  モルフォロジー
準シソーラス用語： 検索精度 ,  分類精度 ,  計算効率 ,  類似性測定 ,  画像表現 ,  画像データ ,  病理画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 画像検索 ,  大規模画像 ,  ハッシング ,  病理組織画像解析

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 (6件)： 病理組織 ,  画像検索 ,  分類 ,  教師 ,  グラフ ,  ハッシング