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J-GLOBAL ID：201702290964355616   整理番号：17A1728877

生物医学的応用診断のための多重スペクトル画像セグメンテーション:K-means指向アプローチ【Powered by NICT】

Multispectral images segmentation for biomedical applications diagnosis: K-means oriented approach

著者 (3件)： Bouzid-Daho A. (LERICA Laboratory, Faculty of Sciences of engineers, University Badji Mokhtar, Annaba, Algeria) ,  Boughazi M. (LERICA Laboratory, Faculty of Sciences of engineers, University Badji Mokhtar, Annaba, Algeria) ,  Senouci B. (Central Electronic Engineering School, ECE-Paris, France, Embedded Systems Department, LACSC Laboratory)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： BioSMART  ページ： 1-5  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： マルチスペクトル画像のセグメンテーションは,生物医学的応用のための画像処理における重要なステップとして考えられている。適切な方法論を用いて,この段階の実施研究コミュニティにより研究されている実際の問題である。本論文では,「K」の最適値の自動生成内のk-平均法に基づく自動セグメンテーションを行うための新しいアルゴリズムを提案した。実医用画像のデータセットに新しいアルゴリズムを適用した。得られた実験結果は,効率と「K」値の選択に本方法論の速度を示し,生物医学的診断用の腫瘍性血液細胞の検出による病理学の発展を追跡するために,いくつかの評価実験の結果,提案したシステムは,いくつかの他の方法よりもほぼ良好な精度を持つことを示した。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： 腫瘍 ,  *セグメンテーション ,  医用画像 ,  画像処理 ,  アルゴリズム ,  コミュニティ ,  病理学
準シソーラス用語： 評価実験 ,  血液細胞 ,  *生物医学 ,  自動セグメンテーション ,  k-means法 ,  自動生成 ,  *マルチスペクトル画像 ,  *生物医学的応用 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 生物医学的応用 ,  診断 ,  多重スペクトル画像 ,  セグメンテーション