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J-GLOBAL ID:201902224483158353   整理番号:19A0488834

WCE画像のための統計解析を用いた潰瘍病変の特徴選択と分類【JST・京大機械翻訳】

Feature Selection and Classification of Ulcerated Lesions Using Statistical Analysis for WCE Images
著者 (7件):
資料名:
巻:号: 10  ページ: 1097  発行年: 2017年 
JST資料番号: U7135A  ISSN: 2076-3417  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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無線カプセル内視鏡(WCE)は,非侵襲的に種々の異常に対して,胃腸管全体を検査するために開発された技術である。しかしながら,大量の画像の可視化は,医師にとって非常に時間がかかり面倒なタスクである(ヒューマンエラーの傾向がある)。したがって,WCEビデオにおける病変検出のための自動方式は,この問題を軽減する潜在的解決策である。本研究では,様々な色空間(またはより特異的に関連する色バンドを用いて)を用いて,潰瘍および非潰瘍画素を識別するための新しい統計的アプローチを選択した。選択した特徴ベクトルを用いて,最大効率のためにグリッド探索法を用いてSVMを用いて性能計量を計算した。実験結果と解析は,提案したアルゴリズムが潰瘍を検出するのにロバストであることを示した。精度,感度,および特異性に関する性能は,それぞれ97.89%,96.22%,および95.09%であり,有望である。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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医用画像処理 
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