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J-GLOBAL ID：201702278224265548   整理番号：17A1725247

BEMDおよび一様RLBPを用いた熱画像に基づく乳癌解析【Powered by NICT】

Thermal imaging based breast cancer analysis using BEMD and uniform RLBP

著者 (2件)： Madhavi Vijaya (Department of ECE, East Point College of Engineering and Technology, Bengaluru-560049) ,  Bobby T. Christy (Department of ECE, M.S. Ramaiah University of Applied Sciences, Bengaluru-560058)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICBSII  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： 乳癌はwomenfolkの罹患率と死亡率の主要な原因である。インドは乳癌を患っている世界人口の17%であった。Cancer(IARC)研究のための世界保健機関の国際機関は4,00,000以上の女性は乳癌による毎年死亡することを推定した。乳癌の早期同定は死亡率低減において重要な役割を果たしている。乳房撮影と比較した場合,医療赤外サーモグラフィーは,初期段階で異常を検出できるとして人気を獲得しつつある。本研究では,双方向経験的モード分解(BEMD)と均一な回転局所二値パターン(RLBP)を用いた健康および病的被験者を識別するために実施した。正面サーモグラム画像が鋭いエッジ,詳細を保存する異方性拡散フィルタリングを用いた前処理と効果的に雑音を除去する。レベルセットセグメンテーション手法が必要Region Of Interest(ROI)を得るために前処理した画像に適用した。画像は,固有モード関数(IMF)と残基に分解する線引きされたROIのBEMDを受ける。画像に関する最大エッジ情報を含むのでIMF1は更なる処理のために考慮した。テクスチャー分析は59のユニークな要素から成る特徴ベクトルを得るために均一なRLBP法を用いてIMF1を行った。特徴の次元はカーネル主成分分析(KPCA)を用いた20に減少した。被験者は異なるカーネル関数を用いた最小二乗サポートベクトルマシン(LSSVM)分類器を用いて分類し,分類結果は,分類器性能指標に基づいて評価した。解析はDMR(Mastology研究のデータベース)データベースから選んだ43人の健康なヒトおよび24癌被験者で行った。実験結果は,89%の精度を達成することによりσ~2=3D0とγ=3D1状突出を用いた動径基底関数(RBF)カーネルを用いたLSSVM分類器によって得られた。したがって提案したシステムは,健康および病的被験者を区別した。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： *乳房腫瘍 ,  罹患率 ,  フィルタリング ,  雑音 ,  サーモグラフィー ,  インド ,  前処理 ,  データベース ,  *画像 ,  乳房撮影 ,  女性 ,  ヒト ,  死亡率
準シソーラス用語： 被験者 ,  健康 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 臨床腫よう学一般  (GE03010Y) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 熱画像 ,  乳癌 ,  解析