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J-GLOBAL ID：201802217679429440   整理番号：18A2098100

テクスチャおよび形態学的特徴を用いたインド結腸生検画像上の癌スクリーニング【JST・京大機械翻訳】

Cancer Screening On Indian Colon Biopsy Images Using Texture and Morphological Features

著者 (6件)： Babu Tina (Department of Computer Science and Engineering, Amrita Vishwa Vidyapeetham, Amirta School of Engineering, Bengaluru, India) ,  Gupta Deepa (Department of Computer Science and Engineering, Amirta School of Engineering, Amrita Vishwa Vidyapeetham, Department of Mathematics, Bengaluru, India) ,  Singh Tripty (Department of Computer Science and Engineering, Amrita Vishwa Vidyapeetham, Amirta School of Engineering, Bengaluru, India) ,  Hameed Shahin (Department of Pathology, Aster Medcity, Kochi) ,  Nayar Ravi (Dean Academics) ,  Veena R (HCG Cancer Hospital, Department of Pathology, Bengaluru)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICCSP  ページ： 0175-0181  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： 生検画像における結腸癌検出は病理学者にとって面倒な仕事である。このように,この観点における自動化は,プロセスをスピードアップし,病理学者を支援することができる。本研究は,組織と形態学的特徴のハイブリッドが異なる倍率因子におけるインドの個体群から得られる正常および癌性のものへの結腸生検画像の分類に焦点を合わせた。テクスチャ特徴のハイブリッドを,Harallick特徴,HOG,Histogram,GLRLM,LBPおよびGaborから得た。分類は,分類装置SVM,Nave Bayes,AdaBoost,多層パーセプトロンおよび決定木で行った。このシステムは,ハイブリッドテクスチャと形態特徴の融合特徴集合が分類器SVMと多層パーセプトロンにより良好な性能を与える,Asal,Koχ,HC病院,HCalの2つのデータセットを用いて試みられた。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： *インド ,  自動化 ,  ディシジョンツリー ,  病院 ,  分類装置 ,  病理学 ,  結腸腫瘍 ,  *結腸 ,  *画像 ,  *生検 ,  個体群 ,  *スクリーニング ,  多層パーセプトロン
準シソーラス用語： テクスチャ特徴 ,  *質感 , 【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 (7件)： テクスチャ ,  形態学的特徴 ,  インド ,  結腸 ,  生検 ,  癌 ,  スクリーニング