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J-GLOBAL ID：201802223281809794   整理番号：18A0382942

多特徴は子宮頚部異形成分類評価のためのベンチマーク【Powered by NICT】

Multi-feature based benchmark for cervical dysplasia classification evaluation

著者 (8件)： Xu Tao (Computer Science and Engineering Department, Lehigh University, Bethlehem, PA, USA) ,  Zhang Han (Department of Computer Science, Rutgers University, Piscataway, NJ, USA) ,  Xin Cheng (Computer Science and Engineering Department, Lehigh University, Bethlehem, PA, USA) ,  Kim Edward (Computing Sciences Department, Villanova University, Villanova, PA, USA) ,  Long L. Rodney (National Library of Medicine, National Institutes of Health, Bethesda, MD, USA) ,  Xue Zhiyun (National Library of Medicine, National Institutes of Health, Bethesda, MD, USA) ,  Antani Sameer (National Library of Medicine, National Institutes of Health, Bethesda, MD, USA) ,  Huang Xiaolei (Computer Science and Engineering Department, Lehigh University, Bethlehem, PA, USA)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 63  ページ： 468-475  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 子宮頚癌は世界中の女性で最も一般的な型の癌の一つである。疾患による多くの死亡は,世界の発展途上地域で発生している。本研究では,新しい画像データセットと共に画像に基づく子宮頚部疾患分類アルゴリズムを評価するためのエキスパート注釈付き診断を導入した。米国国立癌研究所により提供されたデータベースから選択した多数Cervigram画像。各画像のために,三つの相補的なピラミッド特徴L*A*B*色空間(PLAB)のピラミッドヒストグラム,ピラミッドヒストグラム有向勾配(PH OG),局所二値パターン(PLBP)のピラミッドヒストグラムを抽出した。手作りのピラミッド特徴以外に,著者らは,子宮頚部疾患分類のための畳込みニューラルネットワーク(CNN)特徴の性能を調べた。著者らの実験結果は,著者らの手作りと筆者らの深部特徴の両方の有効性を実証した。はこの多重特徴データセットを放出することを意図し,七つの古典的分類器を用いた広範な評価は,ベースラインとして役立つことができる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ベンチマーク ,  女性 ,  アノテーション ,  データベース ,  子宮頚部疾患 ,  *子宮頚部異形成 ,  画像 ,  スクリーニング ,  色空間 ,  基準線 ,  角錐
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク ,  米国国立癌研究所 ,  分類アルゴリズム ,  画像データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 子宮頚部腫瘍スクリーニング ,  コンピュータ支援診断 ,  画像分類 ,  ピラミッドヒストグラム ,  局所二値パターン ,  畳込みニューラルネットワーク

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 (4件)： 子宮頚部異形成 ,  分類 ,  評価 ,  ベンチマーク