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J-GLOBAL ID：201902250100703949   整理番号：19A2423661

セグメンテーション演算子を用いた形態に基づく腫瘍のROIセグメンテーションと検出【JST・京大機械翻訳】

ROI Segmentation and Detection of Neoplasm Based on Morphology Using Segmentation Operators

著者 (2件)： Vijaya Kishore V. (Department of ECE, G. Pullaiah College of Engineering and Technology, Kurnool, India) ,  Kalpana V. (Department of ECE, Sree Vidyanikethan Engineering College, Tirupathi, India)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 569  ページ： 501-509  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現代の医用画像研究は,疾患の早期診断につながる異常を検出するための欠点がある。医用画像処理は,人間の器官の詳細な研究を扱い,ROIと呼ばれる識別可能な情報を抽出する。医用画像において,画像の微小部分は診断において大きな関心を持っており,また間違ったプロフェシーに対する機会を持っている。画像分割は,正確な診断のための画像の正確な分離のための高度に参照された技術である。本論文では,画像記述を単純化するために,形態とセグメンテーション演算子を用いて脳画像のセグメンテーションを実行し,画像の品質,知覚性および認識性を識別した。Sobel,Prewitt,Gauss,平均,Laplace,LoGおよびUnシャープのような画像セグメンテーション演算子を,腫瘍を有するDICOM脳画像に適用した。結果は腫瘍に関連するROIを考慮して評価した。本論文では,脳画像セグメンテーションを知覚し,異常を発見する技術の包括的報告を提出した。これらの結果は,脳腫瘍セグメンテーションとROIに対するセグメンテーション画像と最良の適切な演算子を示す。腫瘍の正確な同定と分離は,可能な治療のための悪性腫瘍の出現と分類の質を助ける。Copyright 2020 Springer Nature Singapore Pte Ltd. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  簡素化 ,  早期診断 ,  *腫瘍 ,  *形態 ,  脳腫瘍 ,  医用画像 ,  画像 ,  品質
準シソーラス用語： 悪性腫瘍 ,  脳画像 ,  画像セグメンテーション ,  器官 ,  医用画像処理 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 腫瘍 ,  DICOM ,  セグメンテーション ,  オペレータ ,  ROIと形態学

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： セグメンテーション ,  演算子 ,  形態 ,  腫瘍 ,  ROI