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J-GLOBAL ID：201702286150268499   整理番号：17A1644942

無線カプセル内視鏡画像のための完全に自動化された潰よう検出システム【Powered by NICT】

A fully automated ulcer detection system for wireless capsule endoscopy images

著者 (3件)： Souaidi Meryem (LABSIV, Computer Science University Ibn Zohr, Morocco) ,  Abdelouahad Abdelkaher Ait (LABSIV, Computer Science University Ibn Zohr, Morocco) ,  Ansari Mohamed El (LABSIV, Computer Science University Ibn Zohr, Morocco)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ATSIP  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： 本論文では,無線カプセル内視鏡検査画像(WCE)から小腸潰よう部検出を検討した。,両テクスチャと色を接合する大きな有用性を示し,高い精度と再現性でWCE画像における異常組織を正確に予測する。テクスチャ解析では,スケールは重要な情報である,多くのスケールでの異なる集合組織であると同じ集合組織を可視化できる。局所二値パターン(LBP)は,多くの研究でテクスチャ演算子としての効率を示した。LBPとラプラシアンピラミッド変換に基づくマルチスケールアプローチを提案した。回転およびスケール不変法は潰よう領域を区別する通常のものから,効率的な方法で目的としている。添加では,提案した方法は,四色空間の成分に適用した:RGB,研究所,HSVおよびCMY。潰よう検出は,サポートベクトルマシン(SVM)を用いて行った〔1〕。得られた結果は,提案したシステムの有効性を検証平均精度95.61%,平均97.68%の感度と94.40%の平均特異性であった。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： 集合組織 ,  再現性 ,  サポートベクトルマシン ,  *自動化 ,  *カプセル ,  色空間 ,  *画像 ,  不変性 ,  *潰瘍 ,  可視化
準シソーラス用語： ラプラシアンピラミッド ,  テクスチャ解析 ,  テクスチャ ,  小腸潰瘍 ,  *内視鏡画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 無線 ,  カプセル ,  内視鏡画像 ,  自動化 ,  潰よう ,  検出システム