変形性膝関節症検出のための複合ウェーブレット分解を用いたテクスチャ解析:変形性関節症イニシアチブからのデータ【JST・京大機械翻訳】

Riad Rabia; Jennane Rachid; Brahim Abdelbasset; Janvier Thomas; Toumi Hechmi; Toumi Hechmi; Lespessailles Eric; Lespessailles Eric

文献

J-GLOBAL ID：201802288283188188 整理番号：18A1105773

変形性膝関節症検出のための複合ウェーブレット分解を用いたテクスチャ解析:変形性関節症イニシアチブからのデータ【JST・京大機械翻訳】

Texture analysis using complex wavelet decomposition for knee osteoarthritis detection: Data from the osteoarthritis initiative

出版者サイト複写サービスで全文入手 {{ this.onShowCLink("http://jdream3.com/copy/?sid=JGLOBAL&noSystem=1&documentNoArray=18A1105773&COPY=1") }}
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=18A1105773&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=D0546B") }}

著者 (8件)： , , , , , , ,
資料名：
巻： 68 ページ： 181-191 発行年： 2018年
JST資料番号： D0546B ISSN： 0045-7906 CODEN： CPEEBQ 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

骨組織解析を用いた膝関節症(OA)の異なるステージを有する被験者の分類は,医用画像における挑戦的な課題である。本論文は,膝X線画像におけるX線撮影OAのテクスチャ解析のための新しいアプローチを提示する。最初に,2D有限インパルス応答フィルタに基づく前処理ステップをX線画像に適用した。次に,複雑な係数の相対位相の新しい概念の異なる統計を用いて,複雑なウェーブレット分解から一組の画像コンテンツ記述子を抽出した。Von Misesと包まれたCauchy確率密度関数を用いて,相対位相係数の分布をモデル化した。最後に,各画像に対する推定パラメータを分類タスクに用い,変形性関節症(OAI)からの膝X線画像に対する提案テクスチャ解析の有効性とロバスト性を検証した。結果は,提案した手法が80.38%の分類率でテクスチャ解析を改善することを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , ,
, , , , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： , , , , ,

ディジタル計算機方式一般 , 計算機網 , ディジタルフィルタ , 電話・データ通信・交換一般

, , ,

前のページに戻る