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J-GLOBAL ID：201802226669455108   整理番号：18A1677485

特徴のバッグとSVM分類器を用いた乳房密度分類【JST・京大機械翻訳】

Breast Density Classification Using a Bag of Features and an SVM Classifier

著者 (3件)： Alhelou M. (Electrical Engineering, King Fahd University of Petroleum & Minerals, Dhahran, 31261, Saudi Arabia) ,  Deriche M. (Electrical Engineering, King Fahd University of Petroleum & Minerals, Dhahran, 31261, Saudi Arabia) ,  Ghouti L (Information & Computer Science, King Fahd University of Petroleum & Minerals, Dhahran, 31261, Saudi Arabia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： GCCCE  ページ： 1-9  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： 乳癌は癌の最も一般的なタイプの1つであり,女性の死亡率の主要な原因となる。マンモグラフィ画像から癌組織を同定するための自動化システムの開発に多くの試みがなされている。特に,乳房密度は,コンピュータ支援診断(CAD)システムで使用される主な特性として見られる。このように,乳房密度分類は癌検出における重要な前処理段階として見られる。ここでは,SVM分類器と組み合わせたロバストなテクスチャとエッジ関連特徴の集合を用いて,マンモグラム画像からの癌の早期検出のための新しい画像前処理密度分類手法を提案した。提案したアルゴリズムは,低および高密度に対して93.56%の正確な密度分類を達成した。結果をIRMAデータベースを用いて検証した。最先端技術との比較を行い,提案した手法が密度分類精度に関して改善された性能を達成することを示した。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： 乳房撮影 ,  乳房腫瘍 ,  死亡率 ,  前処理 ,  計算機診断 ,  *画像 ,  女性 ,  アルゴリズム ,  ロバスト性 ,  データベース
準シソーラス用語： 分類精度 ,  質感 ,  がん検出 ,  腫瘍組織 ,  *乳腺密度 , 【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 (4件)： バッグ ,  SVM分類 ,  乳房密度 ,  分類