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J-GLOBAL ID：201802291040111464   整理番号：18A1646160

ファジィ輪郭を用いた乳房撮影質量セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Mammographic mass segmentation using fuzzy contours

著者 (5件)： Hmida Marwa (Universite de Tunis El Manar, Ecole Nationale d’Ingnieurs de Tunis, LR-Signal Image et Technologies de l’Information, Tunis 1002, Tunisie) ,  Hmida Marwa (IMT Atlantique, ITI Laboratory, Brest 29238, France) ,  Hamrouni Kamel (Universite de Tunis El Manar, Ecole Nationale d’Ingnieurs de Tunis, LR-Signal Image et Technologies de l’Information, Tunis 1002, Tunisie) ,  Solaiman Basel (IMT Atlantique, ITI Laboratory, Brest 29238, France) ,  Boussetta Sana (Regional hospital of Ben Arous, Tunisia)
資料名： Computer Methods and Programs in Biomedicine  (Computer Methods and Programs in Biomedicine)
巻： 164  ページ： 131-142  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0213C  ISSN： 0169-2607  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アイルランド (IRL)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景と目的:マンモグラフィ画像における正確な質量セグメンテーションは,正確な特徴抽出を可能にし,分類精度を改善するので,コンピュータ支援診断システムのための重要な要件である。方法:本論文では,新しい自動乳房質量セグメンテーションアプローチを提示した。このアプローチは,主に3つの段階から成る。すなわち,与えられた関心領域に適用される輪郭初期化;ファジィ輪郭の構築と考慮した画像における異なるクラスのファジィメンバシップマップの推定;Chan-Veseモデルにおけるこれらのマップの統合は,質量の最終的な描写のために使用されるファジィエネルギーベースのモデルを得る。結果:提案したアプローチは,ミニ-MIASデータベースから抽出した関心のある質量領域を用いて評価した。実験結果は,提案方法が88.08%の精度で91.12%の平均真陽性率を達成することを示した。結論:達成された結果は,手動で注釈されたグランドトルースおよび文献からの他の方法に比べて,乳房の質量セグメンテーションにおいて高い精度を示す。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データベース ,  *セグメンテーション ,  船舶 ,  *乳房撮影 ,  *乳房 ,  画像 ,  *曖昧さ ,  特徴抽出
準シソーラス用語： グランドトゥルース ,  陽性率 ,  関心領域 ,  計算機支援診断システム ,  分類精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 質量セグメンテーション ,  乳房撮影 ,  アクティブコンター ,  ファジィ輪郭

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： ファジィ ,  輪郭 ,  乳房撮影 ,  質量 ,  セグメンテーション