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J-GLOBAL ID：201802259485823596   整理番号：18A0536169

クラスタリング技術に基づく改良型医用画像セグメンテーションアルゴリズム【Powered by NICT】

An improved medical image segmentation algorithm based on clustering techniques

著者 (5件)： Li Xiang-Wei (Institute of Software Engineering Lanzhou institute of technology Lanzhou, China) ,  Kang Yu-Xiu (Institute of Software Engineering Lanzhou institute of technology Lanzhou, China) ,  Zhu Ya-Ling (Institute of Software Engineering Lanzhou institute of technology Lanzhou, China) ,  Zheng Gang (Institute of Software Engineering Lanzhou institute of technology Lanzhou, China) ,  Wang Jun-Di (Institute of Software Engineering Lanzhou institute of technology Lanzhou, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CISP-BMEI  ページ： 1-5  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： 医用画像セグメンテーションの問題を解決し,医療への適用または診療における診断を目的として,本論文では,改善されたクラスタ分析に基づく改良された医用画像セグメンテーションアルゴリズムを提案した。最初に,元の医療セグメント画像の品質を向上させるために,ヒストグラム等化に基づく調製法を実施した;,正確なセグメント領域の生成のための,データ解析に基づいた改良クラスタ化解析法を導入し,適用した医用画像データを処理することである。最後に,画像ラベルを達成クラスタリング結果に従って決定した。伝統的医用画像セグメンテーションと比較して,提案したアルゴリズムは,視覚効果の良好な結果を有し,医療や医療画像診断に広く使用されてできる。地方病院から発生する実際の医用画像上での実験を行い,提案したアルゴリズムは,従来の方法より優れた性能をより良い性能を達成できることを示した。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： データ解析 ,  品質 ,  画像診断 ,  クラスタ分析 ,  *クラスタ化 ,  *アルゴリズム ,  視覚効果 ,  *医用画像 ,  *画像
準シソーラス用語： 地方病院 ,  ヒストグラム等化 ,  *医用画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (3件)： クラスタリング ,  医用画像セグメンテーション ,  アルゴリズム