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J-GLOBAL ID：201802224317803925   整理番号：18A0587337

皮膚癌検出と分類【Powered by NICT】

Skin cancer detection and classification

著者 (4件)： Dubai Pratik (Department of Information Technology, K. J. Somaiya College of Engineering, Vidyavihar, Mumbai - 400077) ,  Bhatt Sankirtan (Department of Information Technology, K. J. Somaiya College of Engineering, Vidyavihar, Mumbai - 400077) ,  Joglekar Chaitanya (Department of Information Technology, K. J. Somaiya College of Engineering, Vidyavihar, Mumbai - 400077) ,  Patii Sonali (Department of Information Technology, K. J. Somaiya College of Engineering, Vidyavihar, Mumbai - 400077)
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： 皮膚癌は癌の最も一般的なタイプ,毎年百万人の寿命に影響する。約三百万人は米国だけで毎年病と診断した。生存率は疾患が進行するにつれて急激に減少した。しかし,初期段階における皮膚癌の検出は,困難で高価なプロセスである。本研究では,一般的なカメラから撮影された画像に基づく良性または悪性として皮膚病変を検出し,同定する方法を提案した。画像を分割し,ABCDルールとニューラルネットワークを適用して抽出された特徴は病変を分類高精度に訓練した。訓練された神経回路網は463画像のデータセット,六の異なるクラスに分け76.9%の全体の分類精度を達成した。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： 皮膚障害 ,  *皮膚腫瘍 ,  生存率 ,  神経回路網 ,  カメラ ,  画像 ,  アメリカ合衆国 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 分類精度 ,  高精度 ,  病巣 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 皮膚癌 ,  分類