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J-GLOBAL ID：201702287352768182   整理番号：17A1651984

デジタルダーモスコピー画像からのK平均クラスタリングを用いた自動皮膚病変セグメンテーション【Powered by NICT】

Automated skin lesion segmentation using K-Means clustering from digital dermoscopic images

著者 (5件)： Agarwal Ashi (Department of Electronics and Communication Engineering, Amity University, Noida, India) ,  Issac Ashish (Department of Electronics and Communication Engineering, Amity University, Noida, India) ,  Dutta Malay Kishore (Department of Electronics and Communication Engineering, Amity University, Noida, India) ,  Riha Kamil (Department of Telecommunications Brno University of Technology, Technicka 12, 616 00, Brno, Czech Republic) ,  Uher Vaclac (Department of Telecommunications Brno University of Technology, Technicka 12, 616 00, Brno, Czech Republic)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： TSP  ページ： 743-748  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： 早期段階で診断されなければ,メラノーマは致命的な証明できる。ダーモスコピー画像から皮膚癌の同定の精度は皮膚病変セグメンテーションの精度に直接比例した。本研究では,クラスタリング手法を用いた皮膚病変セグメンテーション法を提案した。平滑化フィルタと面積しきい値の使用は最終的にセグメント化された画像から雑音画素を十分に十分適合している。提案されたアルゴリズムから得られた皮膚病変セグメンテーションの結果は,アノテーション付き画像と比較した。結果は重複スコアと相関係数の形で表現した。アルゴリズムから得られた重複スコアと相関係数の最大値は,それぞれ96.75%と97.66%であった。結果は説得力のある,提案した研究は,いくつかの実時間応用に使用できることを示唆した。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： アノテーション ,  画素 ,  *クラスタ化 ,  *セグメンテーション ,  *画像 ,  *皮膚障害 ,  皮膚腫瘍 ,  アルゴリズム ,  平滑フィルタ ,  黒色腫 ,  雑音 ,  相関係数
準シソーラス用語： スコア ,  クラスタリング法 ,  *ダーモスコピー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 腫ようの診断  (GE03020J) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： デジタル ,  ダーモスコピー ,  平均 ,  クラスタリング ,  皮膚病変 ,  セグメンテーション