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J-GLOBAL ID：201802281829911297   整理番号：18A1769394

画像処理を用いた新生児血液分析と発生障害推定【JST・京大機械翻訳】

Neonatal Blood Analysis and Generating Disorder Estimation Using Image Processing

著者 (2件)： Jagdale Amruta (Sardar Patel Institute of Technology, Department Of Computer Engineering, Mumbai, India) ,  Sawant Rupali (Sardar Patel Institute of Technology, Department Of Computer Engineering, Mumbai, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCUBEA  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： 顕微鏡画像における血液細胞の分析は,患者の健康に関する有用な情報を提供することができる。しかし,血液細胞の手動分類は時間がかかる。分類は細胞の異なる形態学的特徴により誤差に敏感である。したがって,血液細胞の異なる形状を同定するための迅速で自動化された方法が必要である。近年,新生児血液細胞疾患が大量に成長している。急性肺炎,白血病および貧血はそのような疾患のいくつかであり,それらは血液細胞サイズおよびその性質に影響を及ぼす。このような疾患はRBCs,WBCsおよび血小板の大きさと形状を変化させる傾向があり,それらの総カウントの変化をもたらすこともある。提案したシステムは,画像処理を用いた血液細胞の形状解析とサイズ検出による変化を分析するのに役立つ。画像は更なる処理からグレースケール画像に変換される。画像処理の使用は,新生児の乳児から離脱するために必要な血液の量を減少させるだけでなく,専門家の病理学者の必要性を放棄する。血液細胞の形態変化に依存して新生児疾患を分類できる新しい形状検出ベースアルゴリズムを開発した。また,このアルゴリズムは,誤差の可能性を完全に捨てることができる最終画像における雑音の低減を引き起こし,血液細胞問題の正確な検出をもたらす。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 ,  雑音 ,  自動化 ,  血小板 ,  *新生児 ,  白血病 ,  *画像処理 ,  *画像 ,  患者 ,  乳児 ,  *血液検査 ,  病理学
準シソーラス用語： 血液細胞 ,  健康 ,  急性肺炎 , 【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 (5件)： 画像処理 ,  新生児 ,  血液分析 ,  発生障害 ,  推定