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J-GLOBAL ID：201802231944110176   整理番号：18A0860618

Gaborウェーブレット法とサポートベクトルマシン分類を用いた根尖X線写真による肉芽腫画像検出【JST・京大機械翻訳】

Granuloma image detection through periapical radiograph by using Gabor wavelet method and support vector machine classification

著者 (3件)： Zuandi Muhammad Fadhil (Faculty of Electrical Engineering, Telkom University, Bandung, Indonesia) ,  Hidayat Bambang (Faculty of Electrical Engineering, Telkom University, Bandung, Indonesia) ,  Sitam Suhardjo (Faculty of Dentistry, Padjajaran University, Bandung, Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICOIACT  ページ： 617-622  発行年： 2018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： 歯科肉芽腫は,歯科感染刺激に対する反応として炎症性肉芽組織の慢性腫瘤の形で歯の障害である。この疾患の診断において,医師は診断を支援するために患者の歯から根尖X線撮影を行う。結果は,医師の目の視覚によって見られ,解釈される。眼の状態と個々の能力の違いによる解釈過程についての困難さを見出すことができる。本研究の目的は,放射線画像処理の特性を通して,MATLABに基づく肉芽腫の診断を容易にすることができるシステムを作成することである。特徴抽出法としてGaborウェーブレットを,分類法としてサポートベクトルマシン(SVM)を用いて作成した。本研究の最終結果は,第一シナリオで91.67%,第二シナリオで87.5%の最も高い精度を有する,周辺X線画像入力により肉芽腫障害を検出することができるシステムである。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： *肉芽腫 ,  患者 ,  感染 ,  *サポートベクトルマシン ,  X線検査 ,  特徴抽出 ,  医師 ,  *X線写真 ,  X線画像 ,  歯科学 ,  *波束 ,  視覚
準シソーラス用語： 分類法 ,  腫瘤 ,  炎症性肉芽腫 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： ウェーブレット ,  サポートベクトルマシン ,  分類 ,  根 ,  X線写真 ,  肉芽腫 ,  画像検出