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J-GLOBAL ID：201802221216069271   整理番号：18A1621739

筋細胞を分割するためのART法の状態の評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluation of State of the Art Methods for Segmenting Muscle Cells

著者 (3件)： Li Haixing (Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, China) ,  Yang Yongming (Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, China) ,  Wang Zhenzhou (Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CYBER  ページ： 1130-1134  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： 筋細胞のセグメンテーションは顕微鏡画像応用において重要で挑戦的である。文献で利用可能な多くのセグメンテーションアルゴリズムがあり,それらは画素強度値,色およびテクスチャのような異なる画像特徴に依存する。本論文では,最先端の画像セグメンテーション法の3つの状態,すなわち,傾斜差分法と反復侵食法(SDAIE),SMASH法およびCellSegm法を評価し,比較した。アルゴリズムの性能を比較し,各方法をより良く理解するためにユーザを支援するために,異なるタイプの筋肉細胞画像と6つのセグメンテーション評価基準を用いた。実験結果により,Slope差分保持および反復浸食ベースの方法は,他の2つの方法より,よりロバストであることを示した。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： 評価基準 ,  ロバスト性 ,  画像特性 ,  画素 ,  画像 ,  *筋細胞 ,  アルゴリズム ,  セグメンテーション ,  差分法 ,  浸食
準シソーラス用語： 画像セグメンテーション ,  最先端 ,  質感 ,  顕微鏡画像 , 【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 (3件)： 筋細胞 ,  ART ,  評価