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J-GLOBAL ID：201802223623000553   整理番号：18A0521365

厚い血液塗抹標本の顕微鏡画像からのマラリア原虫検出のための画像解析【Powered by NICT】

Image analysis for malaria parasite detection from microscopic images of thick blood smear

著者 (1件)： Dave Ishan R. (S.V. National Institute of Technology, Surat, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WiSPNET  ページ： 1303-1307  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： マラリアは主要な健康問題であり,世界中で年間百万人の死亡の原因となる。マラリアの診断は主に光学顕微鏡法を用いて行われるため,良く訓練された顕微鏡が必要である。厚い血液塗抹標本を用いて,大量の血液を迅速かつ容易に調べることができる。ギムザ染色厚血液塗抹標本の顕微鏡画像から「血のマイクロリットル当たり寄生虫’における寄生虫密度の自動推定を扱った。アルゴリズムは主に三段階に分けられる:(1)前処理とセグメンテーション,(2)特徴抽出と(3)分類。前処理ステップでは,染色液の照明条件と濃度のような様々な要因に起因する変動を低減した。画像適応しきい値処理,続いていくつかの数学的モルフォロジー演算を用いて分割した。第二段階では,形状,テクスチャ,色及び周波数領域に基づく種々の特徴を抽出した。分類ステップを用いて,寄生虫候補はその正しいライフステージに分類または白血球として分類されている。アルゴリズムの新規性は,リングライフステージの最先端アルゴリズムでのみを検出すると異なって,それは寄生虫と白血球のすべてのライフステージ(リング,栄養体,シゾント,生殖母細胞)を検出することができることである。提案アルゴリズムによる自動寄生虫数の不一致は7.14%であり,世界保健機構(WHO)品質管理基準に従ったマラリアのコンピュータ支援診断(CAD)に対して適切である。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： 計算機診断 ,  *画像分析 ,  アルゴリズム ,  光学顕微鏡法 ,  *顕微鏡 ,  セグメンテーション ,  形態 ,  白血球 ,  *画像 ,  *マラリア ,  寄生虫 ,  前処理
準シソーラス用語： ライフステージ ,  *顕微鏡画像 ,  *血液塗抹標本 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 血液塗抹標本 ,  顕微鏡画像 ,  マラリア原虫 ,  画像解析