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J-GLOBAL ID：201702284913930230   整理番号：17A1273251

新しい着色境界記述子を用いた皮膚病変画像分類【Powered by NICT】

Skin lesion images classification using new color pigmented boundary descriptors

著者 (3件)： Mahdiraji Saeid Amouzad (Faculty of Electrical & Computer Engineering, Babol Noshirvani University of Technology, Babol, Iran) ,  Baleghi Yasser (Faculty of Electrical & Computer Engineering, Babol Noshirvani University of Technology, Babol, Iran) ,  Sakhaei Sayed Mahmoud (Faculty of Electrical & Computer Engineering, Babol Noshirvani University of Technology, Babol, Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IPRIA  ページ： 102-107  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： 計算方法は皮膚癌の診断を高める上で重要な役割を果たしている。メラノーマは近年における死のかなりの数を引き起こす皮膚癌の最も致命的な型である。本論文では,皮膚病変画像の色の変化,標準カメラで取得したに基づいて導入した新しい境界特徴。さらに,黒色腫検出における高い性能に到達するためには,組織と形態学的特徴のセットを提案した特徴と関連している。多層パーセプトロンニューラルネットワークを分類器として用いた。結果解析は,提案した特徴集合は皮膚科情報システム(IS)とDermQuestデータセットにおける以前の研究と比較して最も高い平均精度(87.80%),感度(87.92%),特異性(87.65%)と精度(90.39%)を持つことを示した。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： 皮膚腫瘍 ,  カメラ ,  *着色 ,  皮膚科学 ,  黒色腫 ,  *皮膚障害 ,  情報システム ,  *画像 ,  変色
準シソーラス用語： 特異性 ,  多層パーセプトロンニューラルネットワーク ,  形態学的特徴 ,  *画像分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 着色 ,  境界 ,  記述子 ,  皮膚病変 ,  画像分類