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J-GLOBAL ID：201802272672758038   整理番号：18A1769745

大域的しきい値処理と弱境界近似を用いた乳房撮影画像における胸筋の自動セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Automatic Segmentation of Pectoral Muscle in Mammogram Images Using Global Thresholding and Weak Boundary Approximation

著者 (3件)： Naz Syeda Iffat (Dept. of Electrical and Electronic Engineering, Bangladesh University of Engineering and Technology, Dhaka, Bangladesh) ,  Shah Monika (Dept. of Electrical and Electronic Engineering, Bangladesh University of Engineering and Technology, Dhaka, Bangladesh) ,  Bhuiyan Mohammed Imamul Hassan (Dept. of Electrical and Electronic Engineering, Bangladesh University of Engineering and Technology, Dhaka, Bangladesh)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WIECON-ECE  ページ： 199-202  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： 胸筋の除去は,腫瘍乳房マンモグラムの自動検出における主要な課題である。胸筋に対する強度値は,乳房領域において提示された腫瘍と同じである。それは乳房腫瘍の検出を妨げ,偽陽性誤差を最大化する。本論文では,乳房マンモグラムから胸筋を除去するための効率的なアプローチを導入した。望ましくないラベルは,凸包を用いて高強度領域を分割することによって取り除かれる。メディアンフィルタを用いて,塩とコショウ雑音を除去した。次に,乳房の筋肉と乳房病変の接続に関する画素数による閾値化の間,胸部の筋肉領域に沿って現れる乳房組織の除去のためにグローバル閾値化を使用する。小領域における画素の数が胸筋の境界上のプレセット値より少ない場合には,胸筋の部分ではないと考えられる。この近似領域を用いて胸筋の外側を除去した。また,最小連結性アレイを用いて,それの一部でない胸筋に接続された部分を分割した。提案した方法の性能を研究するために,322のマンモグラムを有する良く知られたミニ-MIASデータベースを用いた。92.86%の画像を良く分割した。4.97%の画像を許容レベルに分割した。この性能はいくつかの既存技術の性能よりも著しく優れている。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： 雑音 ,  データベース ,  腫瘍 ,  *近似法 ,  *画像 ,  画素 ,  *乳房 ,  *胸筋 ,  メディアンフィルタ ,  凸包 ,  乳房腫瘍 ,  *乳房撮影
準シソーラス用語： 自動検出 ,  病巣 ,  *自動セグメンテーション , 【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 (6件)： しきい値処理 ,  境界 ,  近似 ,  乳房撮影 ,  胸筋 ,  自動セグメンテーション