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J-GLOBAL ID：201902226057669374   整理番号：19A0460110

超音波走査装置からの数値およびBモード画像特徴を用いた卵胞分類【JST・京大機械翻訳】

Ovarian Follicle Classification using Numerical and B-mode Image Features from Ultrasound Scanning Devices

著者 (9件)： Nii Manabu (Graduate School of Engineering, University of Hyogo, Himeji, Hyogo, Japan) ,  Kato Yusuke (Graduate School of Engineering, University of Hyogo, Himeji, Hyogo, Japan) ,  Morimoto Masakazu (Graduate School of Engineering, University of Hyogo, Himeji, Hyogo, Japan) ,  Kobashi Shoji (Graduate School of Engineering, University of Hyogo, Himeji, Hyogo, Japan) ,  Kamiura Naotake (Graduate School of Engineering, University of Hyogo, Himeji, Hyogo, Japan) ,  Hata Yutaka (Japan Institute for Nursing Quality Improvement (JINQI), Akashi, Hyogo, Japan) ,  Imawaki Setsuro (Ishikawa Hospital, Hyogo, Japan) ,  Ishikawa Tomomoto (Reproduction Clinic Osaka, Osaka, Japan) ,  Matsubayashi Hidehiko (Reproduction Clinic Osaka, Osaka, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICIEV & icIVPR  ページ： 222-227  発行年： 2018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： 本論文では,卵巣卵胞を2つのクラスに分類する新しいアプローチを提案した。超音波装置の分解能の下でスペックルパターンを考慮するために設計された平滑化フィルタを,卵巣卵胞画像をフィルタリングするために適用した。次に,畳込みニューラルネットワークを用いて,フィルタした卵胞画像から特徴を抽出した。最後に,フィルタ化卵胞画像からのCNNによって抽出された特徴と著者らの以前の研究によって定義された数値的特徴を分類のために使用した。実験結果から,提案した方法の有効性を示した。Copyright 2019 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： フィルタリング ,  有効性 ,  *画像 ,  *卵胞 ,  フィルタ ,  平滑フィルタ ,  超音波機器 ,  分解能 ,  卵巣
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク ,  スペックルパターン ,  Bモード画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 音波走査 ,  数値 ,  Bモード ,  画像特徴 ,  卵胞 ,  分類