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J-GLOBAL ID：201802273174076412   整理番号：18A1255780

新しい統一ボトムアップとトップダウン顕著性アプローチによる自動ポリープ検出【JST・京大機械翻訳】

Automatic Polyp Detection via a Novel Unified Bottom-Up and Top-Down Saliency Approach

著者 (3件)： Yuan Yixuan (Department of Radiation Oncology, Stanford University, Stanford, CA, USA) ,  Li Dengwang (Department of Radiation Oncology, Stanford University, Stanford, CA, USA) ,  Meng Max Q.-H. (Department of Radiation Oncology, Stanford University, Stanford, CA, USA)
資料名： IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics  (IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics)
巻： 22  号： 4  ページ： 1250-1260  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1135A  ISSN： 2168-2194  CODEN： IJBHA9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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,結腸鏡検査ビデオのためのポリープを検出するための新しい自動コンピュータ支援法を提案した。知覚的および意味的に意味のある顕著なポリープ領域を捉えるために,最初に画像をマルチレベルスーパーピクセルに分割した。各レベルは異なるサイズのスーパーピクセルに対応する。画像におけるこれらのスーパーピクセルを記述するために,手で設計された特徴を採用するよりも,教師なしの方法で識別特徴を学習するために,スパース自動符号器(SAE)を採用した。次に,新しい統一ボトムアップとトップダウンの顕著性方法を,ポリープを検出するために提案した。第一段階では,コントラストに基づく顕著性とオブジェクト中心に基づく顕著性を融合することにより,弱いボトムアップ(WBU)顕著性マップを提案した。コントラストベースの顕著性マップは,周囲の領域と比較して異なる外観を示す画像部分を強調するが,オブジェクト中心ベースの顕著性マップは顕著なオブジェクトの中心を強調する。第二段階では,複数のカーネルブースティングを持つ強い分類器を学習し,得られた多レベルWBU顕著性マップから直接サンプルに基づく強いトップダウン(STD)顕著性マップを計算した。最後に,これらの2段階の顕著性マップをすべてのレベルから統合し,ポリープを強調した。実験結果は,顕著性計算のために0.818の想起を達成して,著者らの方法の有効性を検証した。公共のポリープデータセットに関する広範囲な実験は,提案した顕著性アルゴリズムが,ポリープを検出するために最先端の顕著性方法と比較してより良く機能することを実証した。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： 録画装置 ,  符号器 ,  結腸鏡検査 ,  透視図法 ,  画像 ,  *ポリープ ,  コントラスト ,  CAE【計算機】 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 顕著性マップ ,  ポリープ検出 ,  *トップダウン ,  *ボトムアップ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (3件)： ボトムアップ ,  トップダウン ,  ポリープ検出