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J-GLOBAL ID：201902224800162540   整理番号：19A1388739

連結学習法を用いたヒト精液塗抹標本の顕微鏡画像における精子部分の自動セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Automatic segmentation of Sperm’s parts in microscopic images of human semen smears using concatenated learning approaches

著者 (3件)： Movahed Reza Akbari (Department of Biomedical Engineering, Faculty of Electrical and Computer Engineering, Tarbiat Modares University, Jalal Ale Ahmad, P.O. Box 14115-111, Tehran, Iran) ,  Mohammadi Elnaz (Department of Biomedical Engineering, Faculty of Electrical and Computer Engineering, Tarbiat Modares University, Jalal Ale Ahmad, P.O. Box 14115-111, Tehran, Iran) ,  Orooji Mahdi (Department of Biomedical Engineering, Faculty of Electrical and Computer Engineering, Tarbiat Modares University, Jalal Ale Ahmad, P.O. Box 14115-111, Tehran, Iran)
資料名： Computers in Biology and Medicine  (Computers in Biology and Medicine)
巻： 109  ページ： 242-253  発行年： 2019年 
JST資料番号： E0858A  ISSN： 0010-4825  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)

抄録/ポイント： 顕微鏡的精液スミア画像における精子の正確なセグメンテーションは,自動精子形態分析における必要条件段階である。精液スメア画像における光の不均一分布,精子尾部とその周辺領域の間の低コントラスト,種々のアーチファクトの存在,精子の高濃度および精子部分の形状の広いスペクトルのために,それは困難な仕事である。本論文は,精子の外部および内部部分をセグメント化するための連結学習アプローチに基づく自動フレームワークを提案した。頭部と軸フィラメント領域の確率マップを生成する2つの畳込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを用いて,精子の外部部分を分割した。先体と核セグメントを得るために,K平均クラスタリング手法を頭部セグメントに適用した。サポートベクトルマシン(SVM)分類器を用いて,得られたセグメントから尾部と中間部分領域を抽出するために,軸フィラメントセグメントの各画素を分類した。提案した方法を,金標準データセットの画像上で検証した。それは,頭部,軸フィラメント,先体,核,尾部,および中間片セグメントに対して,それぞれ,0.90,0.77,0.77,0.78,0.75および0.64を達成した。実験結果は,提案方法が頭部とその内部部品分割のために最先端のアルゴリズムより優れていることを実証した。また,軸方向フィラメント領域とその内部部品を望ましい精度でセグメント化した。以前の研究と異なり,提案した方法は精子形態の自動定量分析を可能にする精子の全ての部分をセグメント化することができる。Copyright 2019 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： *精液 ,  *画像 ,  コントラスト ,  画素 ,  *セグメンテーション ,  形態 ,  サポートベクトルマシン ,  *ヒト ,  *精子 ,  スペクトル ,  金 ,  アーチファクト ,  フィラメント ,  アルゴリズム ,  *学習

著者キーワード (6件)： 男性不妊症 ,  精子形態 ,  精子セグメンテーション ,  深層学習 ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  サポートベクトルマシン

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： ヒト ,  精液 ,  塗抹標本 ,  顕微鏡画像 ,  精子 ,  自動セグメンテーション