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J-GLOBAL ID：201802216465461186   整理番号：18A0587332

MRI脊椎のための形状に基づく画像検索システム【Powered by NICT】

Shape based image retrieval system for MRI spine

著者 (5件)： Ling C. S. (Department of Electric, Electronic and Systems Engineering, Universiti Kebangsaan Malaysia, 43600 Selangor, Malaysia) ,  Zaki W. Mimi Diyana W. (Department of Electric, Electronic and Systems Engineering, Universiti Kebangsaan Malaysia, 43600 Selangor, Malaysia) ,  Hussain Aini (Department of Electric, Electronic and Systems Engineering, Universiti Kebangsaan Malaysia, 43600 Selangor, Malaysia) ,  Ahmad W. Siti Halimatul Munirah W. (Department of Electric, Electronic and Systems Engineering, Universiti Kebangsaan Malaysia, 43600 Selangor, Malaysia) ,  Hing Erica Yee (Department of Radiology, Universiti Kebangsaan Malaysia Medical Centre, 56000 Cheras, Malaysia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICEEI  ページ： 1-6  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： 画像検索システム(IRS)は,画像中のある種の特性あるいは文脈を用いた検索システムである。医療分野では,IRSが医師に必要な正しい画像を提供するために使用されている診断と治療過程が行われている。本論文では,研究の焦点はコンテンツベースIRSである。コンテンツベースIRSでは,二相を議論する:特徴抽出と選択,検索相。特徴抽出手法は大域的形状記述子(GSD),Huモーメント不変(Hu)とFourier記述子(FD)に基づいている特徴選択技術を分散分析(A NOVA)を用いた。検索相が形成された新しい特徴ベクトルで実現されており,性能は四距離計量すなわちEuclid(E),Manhattan(M),正規化Euclid(NE)と正規化マンハッタン(NM)を用いて評価した。利用実験を胸部,腰部と仙骨それぞれ100MRIヒト脊椎画像で行った。検索性能は腰椎骨精度は91.1%までを検索におけるNMのための最良の結果を与えた。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： ヒト ,  腰椎 ,  分散分析 ,  検索効率 ,  *脊柱 ,  モーメント ,  正規化 ,  *画像 ,  特徴選択 ,  *情報検索システム ,  *形態 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  Fourier記述子 ,  形状ディスクリプタ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： MRI ,  脊椎 ,  画像検索システム