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J-GLOBAL ID：201802228157348512   整理番号：18A2006574

医用画像圧縮のための新しいハイブリッド手法【JST・京大機械翻訳】

A Novel Hybrid Approach for Medical Image Compression

著者 (5件)： Khan Sajid Ullah (FCSIT, Universiti Malaysia Sarawak, Sarawak, Malaysia) ,  Ullah Najeeb (CECOS University of IT and Emerging Sciences, Peshawar, Pakistan) ,  Ahmed Imran (Institute of Management Sciences, Peshawar, Pakistan) ,  Chai Wang Yin (FCSIT, Universiti Malaysia Sarawak, Sarawak, Malaysia) ,  Ullah Shahid (FCSIT, Universiti Malaysia Sarawak, Sarawak, Malaysia)
資料名： Current Medical Imaging  (Current Medical Imaging)
巻： 14  号： 6  ページ： 845-852  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3597A  ISSN： 1573-4056  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： 不明 (ARE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景:画像処理の領域は,基本的な画像圧縮モデルから天文学的データ処理や医用画像処理などの高い最終応用まで拡張される。画像は膨大な特徴を有し,それらをより低いビット速度に符号化することにより,情報の損失をもたらす。方法:本研究では,画像を圧縮し,情報を失うことなく,処理オーバーヘッドを低減するための新しいハイブリッドアプローチを提案した。考察:提案したアプローチを検証するために,提案した方法を異なる医療サンプルで試験し,得られた結果を従来のJPEGベースの符号化アプローチを通して得られた結果と比較した。【結論】実験結果は,提案した方式が効率的に機能して,現実世界応用において実行することができることを示した。Copyright 2018 Bentham Science Publishers All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： JPEG ,  *画像 ,  *画像圧縮 ,  画像処理 ,  データ処理 ,  *医用画像
準シソーラス用語： オーバヘッド ,  ビットレート ,  医用画像処理 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 画像圧縮 ,  係数学習 ,  学習ベース符号化 ,  確率的決定アルゴリズム ,  ハイブリッドアプローチ ,  JPEG

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 医用画像 ,  手法