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J-GLOBAL ID：201902279601222320   整理番号：19A2638462

CT画像データセットからの異常脳画像の同定【JST・京大機械翻訳】

Identification of Abnormal Brain Images from CT Image Dataset

著者 (2件)： Ray Soumi (Electrical engineering, Indian Institute of Technology, Roorkee, India) ,  Kumar Vinod (Electrical engineering, Indian Institute of Technology, Roorkee, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICACCP  ページ： 1-5  発行年： 2019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： 脳CT画像のヒープから,疾患に影響された異常な候補を同定するための手動検索は,ヘクトタスクと時間がかかる。コンピュータの人工知能と高速計算能力を用いて,大規模データセットからの脳疾患の効果により異常を伴う画像を自動的に同定するシステムを設計した。完全なデータセットは,2つのcategori-正常と異常に分割される。フィルタリングプロセスをテクスチャ解析とクラスタ化によって追跡し,スライスのカテゴリを結論づけた。全体の画像データセットを,特徴抽出の前に脳の正常領域を取り除くために,帯域拒否フィルタを通して通過させた。分類には二値情報記述子と二次テクスチャ特徴を用いた。本論文で提示したこのフィルタリングプロセスを用いることにより,分類精度の著しい改善を達成した。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： ヒープ ,  周波数帯 ,  コンピュータ ,  特徴抽出 ,  クラスタ化 ,  人工知能 ,  *画像 ,  高速計算 ,  フィルタリング ,  フィルタ
準シソーラス用語： 分類精度 ,  拒否(心理学) ,  *画像データ ,  大規模データセット ,  *CT画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： CT画像 ,  データセット ,  脳画像 ,  同定