文献

J-GLOBAL ID：201802234954088877   整理番号：18A0536595

サポートベクトルマシンを用いた乳房画像の解析と分類のための新しい局所二値構造パターン【Powered by NICT】

Novel local binary textural pattern for analysis and classification of mammogram using support vector machine

著者 (4件)： Ponraj Narain (KU) ,  Winston Jenkin (KU) ,  Poongodi (KIT) ,  Mercy Merlin (SKCT)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSPC  ページ： 380-383  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： 乳癌は女性の最も破壊的で致命的な疾患の一つである。が十二名の女性患者に八名及び1名での間はそれらの生涯の間に乳癌を発症することを推定した。乳癌を検出するための最も便利な実用的方法をmammographyであり,その初期段階,高い生存率のための重要な問題での癌の検出を可能とした。マンモグラフィでは初期段階で,高い感度と特異性を持つ乳癌を検出する能力を実証した唯一の技術である。この種の画像の特徴の探索は,画像強度の高周波組織変化により複雑になっている。本論文では,一貫した精度を持つことが分かった乳房画像の分類のためのいくつかの新しい局所二値構造パターンを提案した。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： *画像 ,  乳房腫瘍 ,  生存率 ,  乳房撮影 ,  *サポートベクトルマシン ,  HF【周波数】 ,  女性
準シソーラス用語： 特異性 ,  がん検出 ,  女性患者 ,  *乳房画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： サポートベクトルマシン ,  乳房画像 ,  解析 ,  分類 ,  二値