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J-GLOBAL ID：201702297600446217   整理番号：17A1725242

赤外乳房画像のedgemap抽出とその検証に基づく幾何学的非線形拡散フィルタ【Powered by NICT】

Geometric nonlinear diffussion filter based edgemap extraction and its validation of infrared breast images

著者 (3件)： ThamilSelvi J. (Department of Electronics and Communication Engineering, Sri Sairam Engineering College Chennai, India) ,  Kavitha G. (Department of Electronics and Communication Engineering, MIT Campus, Chennai, India) ,  Sujatha C. M. (Department of Electronics and Communication Engineering, Anna University, CEG Campus, Chennai, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICBSII  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： 乳癌は世界中の女性に影響を及ぼすことを導く癌である。癌の早期診断は,病的状態および死亡率を抑制した。サーモグラフィは乳癌の初期診断のための付加的ツールである。低コントラスト,貧弱な信号対雑音比(SNR)と複雑な乳房境界はセグメンテーションの挑戦的課題である,乳房熱画像の固有の限界である。本研究では,幾何学的非線形分散フィルタ(GNLDF)法を用いてタイプIとタイプIIの乳房画像からエッジマップを抽出正確なセグメンテーションを支援するために行った。GNLDFはノイズを減少させ,局所画像トポロジーに基づくエッジを保存する反復非線形フィルタである。抽出されたエッジマップはbetametricと勾配度類似性偏差(GMSD)を用いて入力画像に対して検証した。結果はGNLDF法を用いて抽出したエッジマップを両タイプの画像に対して異なることを示した。ベータ計量とGMSD値は,入力画像を用いてフィルタ画像エッジの高類似性を示す0.29と0.004であることが分かった。GNLDF法はPerona Malik法と比較して,35dBのタイプIとタイプIIの画像のSNRを改善した。GNLDフィルタを用いて抽出したエッジマップを臨床的解釈と診断のための病理学を同定するための乳房組織の正確なセグメンテーションを支援する。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： 雑音 ,  類似性 ,  非線形フィルタ ,  SN比 ,  早期診断 ,  女性 ,  *乳房 ,  *フィルタ ,  コントラスト ,  病理学 ,  セグメンテーション ,  サーモグラフィー ,  *画像 ,  乳房腫瘍
準シソーラス用語： *乳房画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 信号理論  (ND02020G) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 赤外 ,  乳房画像 ,  検証 ,  幾何学的非線形 ,  拡散フィルタ