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J-GLOBAL ID：201702289534409759   整理番号：17A1344999

カスケード型2段階SVMベース分類を用いた糖尿病性足潰瘍画像の面積決定【Powered by NICT】

Area Determination of Diabetic Foot Ulcer Images Using a Cascaded Two-Stage SVM-Based Classification

著者 (5件)： Wang Lei (Department of Electrical and Computer Engineering, Worcester Polytechnic Institute, Worcester, MA, USA) ,  Pedersen Peder C. (Department of Electrical and Computer EngineeringWorcester Polytechnic Institute) ,  Agu Emmanuel (Department of Computer ScienceWorcester Polytechnic Institute) ,  Strong Diane M. (Foisie School of BusinessWorcester Polytechnic Institute) ,  Tulu Bengisu (Foisie School of BusinessWorcester Polytechnic Institute)
資料名： IEEE Transactions on Biomedical Engineering  (IEEE Transactions on Biomedical Engineering)
巻： 64  号： 9  ページ： 2098-2109  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0236A  ISSN： 0018-9294  CODEN： IEBEAX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 目視検査に基づいた標準慢性創傷評価法は,潜在的に不正確であり,また,重要な臨床的作業負荷を示した。定量的創傷評価を提供するコンピュータベースシステムは創傷治癒状態を監視する正確に有用,創傷面積自動分析に最も適しているかもしれない。ここでは,新しいアプローチを提案し,画像捕獲ボックスと捕獲された足潰よう画像に巻いた境界,制御された照明と範囲を決定するためにサポートベクトルマシン(SVM)を用いた。超画素セグメンテーション後,カスケード2段階分類器が作動する第一段階で,Kの二値SVM分類器を訓練し,全訓練画像データセットの異なるサブセットに適用し,不正確に分類された例が収集される。第二段階では,他の二値SVM分類器は不正確に分類セット上で訓練される。分類器訓練の各段階のための入力として使用されるスーパーピクセルからの様々な色とテクスチャ記述子を抽出した。具体的には,局所的に密なスケール不変特徴変換特徴の色とbag of word表現は,無関係な領域を除外するための記述子は,色とウェーブレットベースの特徴は,創傷領域の健康な組織を区別するための記述子である。最後に,検出された創傷境界は条件付き確率場法を適用することにより精密化した。Nexus5スマートフォンプラットフォーム上の創傷分類,オフライン行った訓練を除いて実装した。結果は他の分類器と比較し,筆者らのアプローチが高い全体性能速度(平均感度=73.3%,特異性=94.6%)を提供し,スマートフォンに基づく画像解析のための十分に効率的であることを示した。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： 肉眼検査 ,  精密化 ,  セグメンテーション ,  画像分析 ,  自動分析 ,  *画像 ,  サポートベクトルマシン ,  捕獲 ,  画素 ,  計算機利用システム ,  スマートフォン
準シソーラス用語： 条件つき確率場 ,  SVM分類 ,  足部潰瘍 ,  *糖尿病性足部潰瘍 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (6件)： カスケード ,  段階 ,  SVM ,  分類 ,  糖尿病性足潰瘍 ,  面積