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J-GLOBAL ID：201802243825457630   整理番号：18A0651748

監督ハッシュによる肺結節CT画像検索【JST・京大機械翻訳】

Lung nodules CT image retrieval based on supervised hashing

著者 (3件)： Pan Ling (太原理工大学計算机科学与技術学院,山西晋中,030600) ,  Du Xiaoping (山西省煤炭中心医院PET-CT中心,太原,030006) ,  Zhao Juanjuan (太原理工大学計算机科学与技術学院,山西晋中,030600)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 34  号： 9  ページ： 2838-2842  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 伝統的な方法が大量の肺データに直面する時に、検索効率が高くない問題に対して、監督されたハッシュに基づく肺結節CT画像検索方法を提案した。画像前処理により肺結節画像データベースを構築し、グレースケール、形態、テクスチャの面から画像の多特徴を抽出する。監督情報を用いてハッシュ関数を構築し、多特徴を低次元ハッシュコードに写像した。設計した適応重みにより画像類似性を計算し、類似の肺結節画像を返す。実験結果は,提案した方法が肺結節CT画像の高速検索を効果的に実現でき,質問病巣の分類精度が89.45%に達することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： グレースケール ,  *画像 ,  ハッシュ関数 ,  検索効率 ,  画像データベース
準シソーラス用語： 分類精度 ,  病巣 ,  画像類似性 ,  低次元 ,  質感 ,  画像前処理 ,  *CT画像 ,  *肺結節 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： lung nodules ,  image retrieval ,  multi-feature extraction ,  supervised hashing ,  adaptive weight ,  classification

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  計算理論  (JB02000A) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (3件)： 肺結節 ,  CT画像 ,  検索