文献

J-GLOBAL ID：201702286721504544   整理番号：17A1452866

細菌感染症の迅速で正確な識別のためのハイパースペクトル画像解析:ベンチマーク研究【Powered by NICT】

Hyperspectral image analysis for rapid and accurate discrimination of bacterial infections: A benchmark study

著者 (5件)： Arrigoni Simone (Information Engineering Dept., University of Brescia, Brescia, Italy) ,  Arrigoni Simone (Futura Science Park, Copan Group S.p.A., Brescia, Italy) ,  Turra Giovanni (Information Engineering Dept., University of Brescia, Brescia, Italy) ,  Turra Giovanni (Futura Science Park, Copan Group S.p.A., Brescia, Italy) ,  Signoroni Alberto (Information Engineering Dept., University of Brescia, Brescia, Italy)
資料名： Computers in Biology and Medicine  (Computers in Biology and Medicine)
巻： 88  ページ： 60-71  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0858A  ISSN： 0010-4825  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 全実験室自動化システムの急速な普及に伴い,臨床微生物学は,現在,新しいデジタル革命を経験している。微生物学的試料処理からの視覚大量のデータを捕捉し処理する能力は完全に新しい目標の定義を可能にした。これらは培養プレートで増殖した病原体の直接同定を含み,細菌感染症に罹患した患者のための正しい処理の迅速な定義に期待される改善した。このフレームワークでは,ハイパースペクトル画像により提供される,光分光法および画像解析間の相乗効果は顕著な興味を持たれている。これは血液寒天プレートで増殖した細菌コロニーのハイパースペクトル画像取得から抽出したスペクトル特徴の分類による病原体の信頼性のある迅速な識別の実現可能性を評価した。全データ収集と処理パイプラインを設計し,実装し,異なるデータ前処理と分類技術の40組合せ間の包括的な比較を行った。高識別能力は改善されたコロニーセグメンテーションとスペクトル特徴抽出のおかげでも達成された。実験結果は,提案した方法の高い精度と安定性を明らかにし,最適でスケーラブルな分類パイプラインの選択を駆動し,臨床検証を刺激した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： データ収集 ,  *画像分析 ,  コロニー ,  病原体 ,  相乗作用 ,  生体試料 ,  *細菌感染症 ,  患者 ,  *ベンチマーク ,  信頼性 ,  スペクトロスコピー ,  微生物学 ,  *細菌
準シソーラス用語： スペクトル特徴 ,  *ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ハイパースペクトルイメージング ,  パターン認識 ,  画像セグメンテーション ,  スペクトル特徴抽出 ,  特徴低減 ,  デジタル微生物学イメージング

分類 (3件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 細菌感染症 ,  識別 ,  ハイパースペクトル画像 ,  解析 ,  ベンチマーク ,  研究