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J-GLOBAL ID：201802214270594270   整理番号：18A1622975

コントラスト制限適応ヒストグラム等化(CLAHE)とK平均アルゴリズムを用いたピクノシス細胞の同定【JST・京大機械翻訳】

Identification of Picnosis Cells Using Contrast-Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) and K-means Algorithm

著者 (2件)： Hendrawan Aria (Faculty of Communication and Information Technology, Universitas Semarang, Semarang, Central Java, Indonesia) ,  Asmiatun Siti (Faculty of Communication and Information Technology, Universitas Semarang, Semarang, Central Java, Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICCAIS  ページ： 1-3  発行年： 2018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： 肝臓は人体において最大の器官である。肝臓は,ヒト体における平衡代謝の維持,特にアルブミン,フィブリノーゲンおよびグロブリンのような合成蛋白質を含む炭水化物,脂肪,蛋白質の代謝の維持において重要な役割を果たしている。腎臓のように,肝臓または肝臓は化学物質に非常に脆弱である。肝臓における多くの化学物質は,壊死とピッキングのような細胞損傷を引き起こすことができる。壊死は,個々が生存している時点での損傷または損傷による組織細胞の死である。目的細胞死指標は,細胞核の存在を見ることにより評価することができ,そのうちの1つは,ピッキング,カリオリシス,カリオリシスを経験している。生物学と医学の分野において,壊死細胞を決定することは一般的に手動計算を用いているので,得られたデータは依然として比較的高い誤差値を持っている。したがって,死んだ細胞の計算を容易にするためには,適切な実用技術が必要である。本研究は,肝細胞の色に基づいて死んだ肝細胞を探し,死んだ肝細胞を分類し,死んだ肝細胞の割合を計算することを目的とした。本研究では,33個の肝細胞と同様にディジタル画像の形で本研究のデータセットを用いた実験法を用いた。最初の画像データセット処理は,CLAHEアルゴリズムを用いて画像コントラストを改善した。第2の過程は,肝臓細胞画像上で色変換構造を作り出すことであり,第3の過程は,K平均アルゴリズムを用いて,肝臓細胞画像を3つの部分に分類する。最後の実験では,研究者は死亡した肝細胞の割合計算を行った。得られた全肝細胞画像データセットから得られた平均値は32.5%であった。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *コントラスト ,  壊死 ,  細胞核 ,  *アルゴリズム ,  アルブミン ,  フィブリノーゲン ,  肝細胞 ,  画像 ,  細胞死 ,  ディジタル画像 ,  リシス ,  代謝 ,  ヒト
準シソーラス用語： ピッキング ,  脆弱性 , 【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 (8件)： コントラスト ,  制限 ,  適応 ,  ヒストグラム等化 ,  平均 ,  アルゴリズム ,  細胞 ,  同定