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J-GLOBAL ID：201802272322145334   整理番号：18A1895517

病理組織学画像におけるGaborフィルタに基づく特徴を用いた細胞検出【JST・京大機械翻訳】

Cell Detection with Gabor Filter-Based Features in Histopathologic Images

著者 (2件)： Bagdigen Muhammed Emin ,  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： 本研究では,地上の真実情報を含む組織病理学的画像における細胞検出を行うことを目的とした。最初に,画像から得たパッチにおいて,Gaborフィルタを用いることによって,ある方向にある周波数コンテンツがあるかどうかを見つけ出すことを目的とした。パッチから特徴を抽出した。このように,訓練と試験データセットを作成した。次に,訓練データセットを用いて,k-最近傍,サポートベクトルマシン,およびランダムフォレスト訓練分類法を分類のために使用した。試験データセットを用いて分類の成功を観察し,結果を提示した。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： *画像 ,  周波数 ,  コンテンツ ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 分類法 ,  ランダムフォレスト ,  訓練データ ,  試験データ ,  *Gaborフィルタ ,  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 ,  Gaborフィルタ ,  細胞