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J-GLOBAL ID：202002278196260154   整理番号：20A0817342

SVM分類器を用いた舌疾患診断の特徴抽出【JST・京大機械翻訳】

Feature Extraction of Tongue Diseases Diagnosis Using SVM Classifier

著者 (2件)： E Srividhya (Bharath Institute of Higher Education & Research,Chennai,Tamil Nadu,India) ,  A Muthukumaravel (Bharath Institute of Higher Education & Research,Department of MCA,Chennai,Tamil Nadu,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICCIKE  ページ： 260-263  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： 一般的に陰嚢舌は舌の背の部分に影響を及ぼす母集団であり,側方境界を伴う膨張である。いくつかの無症候性特性化はルーチン検査を用いて同定されたいくつかの深さにおいて成長できる提案した研究は,特徴抽出比率に対する色形状法に基づく特徴抽出,テクスチャ解析による特徴抽出プロセスを用いた。特徴抽出部分は,サポートベクトルマシン分類器(SVM)を用いた診断である。MATLABR2014aソフトウェアを用いてシミュレーションを行い,その結果をシミュレーションした。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： ソフトウェア ,  サポートベクトルマシン ,  キャラクタリゼーション ,  *特徴抽出 ,  母集団 ,  舌疾患
準シソーラス用語： テクスチャ解析 , 【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)： SVM分類 ,  舌疾患 ,  診断 ,  特徴抽出