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J-GLOBAL ID：201802214108139489   整理番号：18A0444418

超音波画像からの肝疾患の分類の相の研究およびグレイレベル差分重みベースのセグメンテーション【Powered by NICT】

A study of the phases of classification of liver diseases from ultrasound images and gray level difference weights based segmentation

著者 (3件)： Midhila M. (Department of Computer Science and Engineering, Amrita School of Engineering, Coimbatore Amrita Vishwa Vidyapeetham, Amrita University, India) ,  Krishnan K. Raghesh (Department of Computer Science and Engineering, Amrita School of Engineering, Coimbatore Amrita Vishwa Vidyapeetham, Amrita University, India) ,  Sudhakar R. (Department of Electronics and Communication Engineering, Dr. Mahalingam College of Engineering and Technology Udumalai Road, Pollachi-642003, Tamilnadu, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCSP  ページ： 1582-1587  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： 本論文では,超音波画像からの肝疾患の計算機ベースの解析と分類に適用した最先端の技術の研究を提示した。超音波画像から病気の部分を解析し,スペックル除去,セグメンテーション,特徴抽出と分類のような技術を用いて分類した。超音波画像の自動セグメンテーションは,画像は肝臓に近い他臓器,疾患の不規則構造,画像の低品質,カラーキューの欠如,および雑音の明確な境界と存在の欠如を含んでいる可能性があるという事実によって複雑になる。本研究では,雑音除去,セグメンテーション,特徴抽出と分類のような生物医学肝超音波処理の種々の段階で用いられた技法の研究を行った。本研究では,超音波画像から10種類の肝疾患のグレーレベル差量法を用いて得られたセグメンテーション結果を提示した。Copyright 2018 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： 雑音除去 ,  雑音 ,  内臓 ,  計算機械 ,  *画像 ,  特徴抽出 ,  品質 ,  *セグメンテーション ,  *肝臓疾患 ,  *超音波画像
準シソーラス用語： 生物医学 ,  自動セグメンテーション ,  スペックル低減 ,  *グレイレベル , 【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 (8件)： 音波画像 ,  肝疾患 ,  分類 ,  相 ,  研究 ,  グレイレベル ,  差分 ,  セグメンテーション