文献

J-GLOBAL ID：201902277943366432   整理番号：19A1935204

GLCMとサポートベクトルマシンを用いた子宮頚癌の検出【JST・京大機械翻訳】

Detection of Cervical Cancer using GLCM and Support Vector Machines

著者 (4件)： Nehra Shalini (Control and Automation Group, CSIR-CEERI, Pilani, INDIA) ,  Raheja Jagdish Lal (Control and Automation Group, CSIR-CEERI, Pilani, INDIA) ,  Butte Kaustubh (BITS Pilani, INDIA) ,  Zope Ameya (BITS Pilani, INDIA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： WECON  ページ： 49-53  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： 癌の早期発見は,生存のより高い尤度,より低いケアコストをもたらし,癌による死亡率と障害を低下させる。1924年3月に紹介された結腸鏡検査を用いて,異常な子宮頚部の原因を検出し,したがって適切な治療を提供した。ヒトのエラーの傾向があるため,結腸鏡検査は子宮頚部癌の検出のための誤った結果をもたらすことができる。本論文は,子宮頸癌の検出の簡便で自動化された方法を提示し,癌または非癌として画像を分類することを目的とした。コルポスコピーにより得られた画像にスケーリングを適用した後に,Gray Level Co発生行列(GLCM)を構築した。構築されたマトリックスから抽出されたHaralick特徴は,したがって,サポートベクトルマシン(SVM)を用いて,画像を癌性および非癌性に分類するために使用された。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： *子宮頚部腫瘍 ,  ヒト ,  *サポートベクトルマシン ,  コルポスコピー ,  死亡率 ,  自動化 ,  画像 ,  結腸鏡検査
準シソーラス用語： *子宮頚 ,  尤度 ,  癌の早期発見 ,  *同時生起行列 , 【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 (3件)： GLCM ,  サポートベクトルマシン ,  子宮頚癌