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J-GLOBAL ID：201802250724042154   整理番号：18A0587396

ディジタル乳房撮影における統計的及びウェーブレット特徴を用いたコントラスト強調と微小石灰化検出【Powered by NICT】

Contrast enhancement and micro-calcification detection using statistical and wavelet features in digital mammograms

著者 (3件)： Singh Bhupendra (School of Computer Science and Engineering, University of Petroleum and Energy Studies, Dehradun, India) ,  Verma Amit (School of Computer Science and Engineering, University of Petroleum and Energy Studies, Dehradun, India) ,  Tripathi R. C. (Department of Information Technology, Indian Institute of Information Technology, Allahabad, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIIP  ページ： 1-4  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： 乳癌検出と診断は医療分野で解決すべき困難な問題であった。最近,情報技術の利用が見られた,診断プロセスは多くの改善を得ていることが分かった。生ディジタルマンモグラフィ画像の大部分は肉眼による放射線科医により読むことができないが,提案した方法で処理された画像は,微細な微小石灰化されている。前処理後,後期段階すなわち,特徴抽出と分類は重要な性能結果を達成した。提案手法では,入力画像を最初にLaplaceフィルタリングを通して強化され,次にウェーブレット,統計的であり,ヒストグラムから抽出された特徴は癌または非癌画像の分類に使用されている。人工神経回路網を用いた分類について,50%の低周波数成分と共に統計的特徴を持つDaubechies8は12.5%の陽性偽速度で92.8%の真の検出率を生成した。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： ヒストグラム ,  情報技術 ,  フィルタリング ,  ニューラルネットワーク ,  画像 ,  *波束 ,  特徴抽出 ,  前処理
準シソーラス用語： 検出率 ,  統計的特徴 ,  周波数成分 ,  放射線科医 ,  乳癌検出 ,  *コントラスト強調 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (5件)： ディジタル乳房撮影 ,  統計 ,  ウェーブレット ,  コントラスト強調 ,  微小石灰化