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J-GLOBAL ID：201802280336572310   整理番号：18A0536310

米国画像内の肝硬変重症度等級を発見における複雑な拡張微細構造に基づく共起行列の役割【Powered by NICT】

The role of the cooccurrence matrix based on complex extended microstructures in discovering the cirrhosis severity grades within US images

著者 (5件)： Mitrea Delia (Computer Science Department, Technical University of Cluj-Napoca, Cluj-Napoca, Romania) ,  Nedevschi Sergiu (Computer Science Department, Technical University of Cluj-Napoca, Cluj-Napoca, Romania) ,  Mitrea Paulina (Computer Science Department, Technical University of Cluj-Napoca, Cluj-Napoca, Romania) ,  Platon-Lupsor Monica (Department of Medical Imaging, Technical University of Cluj-Napoca, Cluj-Napoca, Romania) ,  Badea Radu (Department of Medical Imaging, Technical University of Cluj-Napoca, Cluj-Napoca, Romania)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CISP-BMEI  ページ： 1-6  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： 肝硬変は重要な疾患であり,肝癌に先行することができ,またそれ自身による死亡につながる可能性がある。肝硬変の重症度の検出この状況における大きな問題である。この目的のために最良の現在標準生検であるが,この方法は侵襲性であり,患者にとって危険である。,肝硬変グレードである確立するためには客観的研究されていない。著者らの研究目的は,計算機法を用いた肝硬変グレードを発見し,疾患進行相の非侵襲的,コンピュータ支援と自動診断を行うことである。採用した特徴に関し,著者らはテクスチャ-ベース法を採用し,医療専門家の眼では検出できない組織のこれらの特性を強調することができた。本論文では,肝硬変重症度の検出に関するCETMCMマトリックスの役割を強調した。法は教師付き分類によって検証し,95%以上の認識率を得た。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： 生検 ,  *アメリカ合衆国 ,  肝臓腫瘍 ,  *画像 ,  患者 ,  医療従事者 ,  *肝硬変 ,  *微細構造 ,  CAE【計算機】
準シソーラス用語： 教師付き分類 ,  非侵襲 ,  疾患進行 ,  侵襲性 ,  *共起行列 ,  *重症度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 消化器の診断  (GH02000P)

タイトルに関連する用語 (9件)： 米国 ,  肝硬変 ,  重症度 ,  等級 ,  発見 ,  拡張 ,  微細構造 ,  共起行列 ,  役割