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J-GLOBAL ID：201702276849421886   整理番号：17A1270821

k-平均クラスタ化と局所二値パターンを用いたコンテンツベースの乳房画像検索【Powered by NICT】

Content-based mammogram retrieval using k-means clustering and local binary pattern

著者 (5件)： Kulshreshtha Devang (Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology (BHU), Varanasi, India) ,  Singh Vibhav Prakash (Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology (BHU), Varanasi, India) ,  Shrivastava Ayush (Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology (BHU), Varanasi, India) ,  Chaudhary Arpit (Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology (BHU), Varanasi, India) ,  Srivastava Rajeev (Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology (BHU), Varanasi, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIVC  ページ： 634-638  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： 乳癌の早期診断は初期段階で癌を検出することにより生存率を改善することができる。本論文では,効率的なコンピュータベースの乳房画像検索方式を提案したが,これは過去の事例と本事例を比較することにより乳癌の早期診断に役立つ。提案した段階は乳房X線像の作,局所二値パターン(LBP)を用いた特徴抽出とk-平均クラスタリングを含んでいる。LBPを用いて,κ-平均は乳房X線像の視覚的類似性に基づくクラスタを生成する。さらに,最近接クラスタを見出すためにすべてのクラスタの代表を用いた整合したクエリー画像特徴。最後に,画像は,Euclid距離類似性測度を用いた最近接クラスタから検索した。,探索時間でクエリー画像はクラスタサイズに依存して小さなサブセットでのみ探索され,データベース中のすべての画像と比較してではなく,良好な検索性能を持つ優れた応答時間を反映している。ベンチマーク乳房撮影画像分析協会(MIAS)データベース上での実験を行い,本研究の有効性を確認した。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： *画像 ,  X線画像 ,  画像分析 ,  *クラスタ ,  早期診断 ,  特徴抽出 ,  *クラスタ化 ,  画像特性 ,  類似性 ,  データベース ,  *乳房 ,  乳房撮影 ,  乳房腫瘍
準シソーラス用語： クエリー ,  *乳房画像 , 【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 (6件)： 平均 ,  クラスタ化 ,  二値 ,  コンテンツ ,  乳房画像 ,  検索