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J-GLOBAL ID：201802242711294988   整理番号：18A0444105

カプセル内視鏡による出血検出のための機械学習技法【Powered by NICT】

Machine learning techniques for bleeding detection in capsule endoscopy

著者 (2件)： Pannu Husanbir Singh (Computer Science and Engineering Dept., Thapar University Patiala, India 147004) ,  Jarial Priyanka (Computer Science and Engineering Dept., Thapar University Patiala, India 147004)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCMC  ページ： 1054-1058  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： 無線カプセル内視鏡(WCE)は,全消化管,特に出血の兆候のための小腸領域を調べるために非侵襲的方法である。不明瞭な出血の検出に使用される顕著な効率的な機械学習(ML)技術を本論文で議論した。法の一般的な相は,(a)患者に吸入された無線カプセルによるビデオ取得(b)ビデオフレームの前処理と特徴抽出(c)ML法による出血の分類(d)試験結果の定量的性能解析を含んでいる。WCEの出血検出のための主要な最先端技術は,この調査におけるそれらの比較分析とともに包括的に研究した。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： 性能分析 ,  小腸 ,  前処理 ,  録画装置 ,  患者 ,  特徴抽出 ,  *機械学習 ,  *カプセル ,  *出血
準シソーラス用語： 比較分析 ,  非侵襲 ,  消化管 ,  ワイヤレス ,  *カプセル内視鏡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： カプセル内視鏡 ,  出血 ,  機械学習 ,  技法