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J-GLOBAL ID：202002231646037922   整理番号：20A2766231

脂漏性角化症からの悪性黒色腫を特性化するための非侵襲的自動皮膚癌検出システム【JST・京大機械翻訳】

A Non-invasive Automatic Skin Cancer Detection System for Characterizing Malignant Melanoma from Seborrheic Keratosis

著者 (2件)： Ibraheem Mai Ramadan (Faculty of Computers and Information Kafrelsheikh University,Information Technology Dept.,Egypt) ,  Elmogy Mohammed (Faculty of Computers and Information Kafrelsheikh University,Information Technology Dept.,Egypt)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCIS  ページ： 1-5  発行年： 2020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： 後期段階での皮膚癌治療の複雑性のため,効率的な非侵襲的自動化システムの研究は,診断を導くのを助けることができる。本論文は,ピクセルベースのセグメンテーションと特徴抽出技術を用いて,脂漏性角化症(BKL)から悪性黒色腫を特徴づけるための非侵襲的自動システムを提案した。提案システムは,BKLと悪性黒色腫(MEL)を識別する主な特徴を捕捉するために,画素ベースの特徴を利用する。ピクセルベース技術は,処理画像における無影響皮膚領域から色素皮膚病変の良好な識別をもたらす色とテクスチャに対する単一ピクセル分布を可能にした。実験結果において,勾配ブーストツリー(GBT)を用いた得られた特性化結果は有望であり,97.5%に等しい精度,98.5%に等しいDice測度,98.3%に等しい感度,および92.1%に等しい特異性を有した。Copyright 2020 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： 測度 ,  セグメンテーション ,  特徴抽出 ,  色素 ,  画素 ,  皮膚障害 ,  キャラクタリゼーション ,  *悪性黒色腫 ,  *皮膚腫瘍
準シソーラス用語： 脂漏性角化症 ,  *非侵襲 ,  複雑性 ,  特異性 ,  自動化システム , 【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 (6件)： 脂漏性角化症 ,  悪性黒色腫 ,  特性化 ,  非侵襲的 ,  皮膚癌 ,  検出システム