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J-GLOBAL ID：201802272032442348   整理番号：18A1895509

病理組織学的画像における細胞分類のための統計空間アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Statistical-Spatial Approach for Cell Classification in Histopathological Imagery

著者 (2件)： Erseven Mustafa ,  Bilgin Gokhan
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： BIYOMUT  ページ： i-iv  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： 本論文では,組織病理学的画像における標識細胞の分類における空間的関係の影響を評価した。まず第一に,Haralick,Tamura,および色空間に関連する種々のサイズにおける正方形窓セルの特徴を抽出し,併合した。その後,訓練と試験データセットを10倍の交差検証を用いて作成した。次に,データセットをk-最近傍,ランダムフォレスト,およびサポートベクトルマシンアルゴリズムによって分類した。これらの分類器上の異なる窓サイズの精度を観察した。結論として,最適ウィンドウサイズのための方法を推奨し,比較結果をグラフィックスと表に示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *画像 ,  色空間 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： ウィンドウサイズ ,  ランダムフォレスト ,  試験データ ,  *細胞分類 ,  *病理組織学 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 病理組織学 ,  細胞分類 ,  統計