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J-GLOBAL ID：201702288252093107   整理番号：17A0416970

無線カプセル内視鏡における自動出血検出のためのセグメント色平面ヒストグラムに基づく特徴抽出法【Powered by NICT】

A segmented color plane histogram based feature extraction scheme for automatic bleeding detection in wireless capsule endoscopy

著者 (4件)： Kundu A. K. (Department of Electrical and Electronic Engineering, Bangladesh University of Engineering and Technology, Bangladesh) ,  Rizve M. N. (Department of Electrical and Electronic Engineering, Bangladesh University of Engineering and Technology, Bangladesh) ,  Ghosh T. (Department of Electrical and Electronic Engineering, Pabna University of Science and Technology, Bangladesh) ,  Fattah S. A. (Department of Electrical and Electronic Engineering, Bangladesh University of Engineering and Technology, Bangladesh)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： TechSym  ページ： 245-249  発行年： 2016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： 無線カプセル内視鏡(WCE)は,非侵襲的な方法で全消化管を可視的に検査するために最近開発された革命的なビデオ技術である。しかし,この技術に関連する主要な問題は,出血を検出するために,医師は,画像フレームの膨大な量,時間がかかり,しばしばヒューマンエラーにつながる監視に起因して解析しなければならないことである。これらの限界は,計算機支援自動出血検出法の開発のための動機づけを与えた。本論文では,出血を調べるために,出血の人間の知覚は赤色のシェードの違いと関連し,rgbは,従来のRGB色空間の欠点のいくつかを克服するとしてWCE画像フレームの解析は,正規化RGB(rgb)色空間で行われている。提案手法では,まず,WCE画像フレームを,異なるr値の範囲に基づいて分割した。r値のあるレベルの,g面の変化は,ヒストグラムの助けを借りて示した。特徴は,提案したR対g平面ヒストグラムから抽出した。分類の目的のために,KNN分類器を採用した。種々の公的に利用可能なWCEビデオから得られたいくつかのWCE画像フレームに関する広範な実験は,提案した方法は,精度(98.12%),感度(94.98%)と特異性(98.55%)の点で既存の方法のいくつかよりも優れていることを明らかにしている。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： *特徴抽出 ,  医師 ,  検出法 ,  色空間 ,  *出血 ,  動機づけ ,  正規化 ,  ヒューマンエラー ,  *ヒストグラム ,  録画装置
準シソーラス用語： 特異性 ,  画像フレーム ,  非侵襲 ,  *カプセル内視鏡 ,  *ワイヤレス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 無線 ,  カプセル内視鏡 ,  出血 ,  セグメント ,  ヒストグラム ,  特徴抽出法