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J-GLOBAL ID：201702274560786880   整理番号：17A1649178

SVM(サポートベクトルマシン)とKNN分類器を用いた脳MRIの分類【Powered by NICT】

Classification of brain MRI using SVM and KNN classifier

著者 (2件)： Wasule Vijay (Department of Electronics and Telecommunication Engineering, Rajiv Gandhi Institute of Technology, Andheri, Mumbai) ,  Sonar Poonam (Department of Electronics and Telecommunication Engineering, Rajiv Gandhi Institute of Technology, Andheri, Mumbai)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSSS  ページ： 218-223  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MRIの分類は重要な作業である。本論文では,悪性と良性及び低悪性度と高悪性度神経膠腫に脳腫瘍の分類への自動アプローチが存在する。この方法は,画像からのテクスチャ特徴を抽出し,特徴ベクトルとして貯蔵したGLCM技術を適用する。抽出された特徴は,教師付きSVMおよびKNNアルゴリズムを用いて分類した。提案したシステムは,brats2012訓練データベースの臨床データベースの251画像(悪性85および166の良性)と80画像(50低悪性度神経膠腫と30高悪性度神経膠腫)に適用した。提案システムの精度は,臨床データベースに対してそれぞれSVMとKNNのための96%と86%,Bratsデータベースに対してそれぞれSVMおよびKNNでは85%と72.50%であった。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： *サポートベクトルマシン ,  データベース ,  神経膠腫 ,  画像 ,  アルゴリズム ,  脳腫瘍
準シソーラス用語： 同時生起行列 ,  特徴ベクトル ,  テクスチャ特徴 ,  悪性度 ,  *頭部MRI , 【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)： SVM ,  サポートベクトルマシン ,  KNN ,  分類器 ,  脳MRI ,  分類