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J-GLOBAL ID：202002281900716699   整理番号：20A2444530

統計的形状モデルとサポートベクトルマシンを用いた手X線ラジオグラフ画像における指関節検出法【JST・京大機械翻訳】

Finger Joint Detection Method in Hand X-ray Radiograph Images Using Statistical Shape Model and Support Vector Machine

著者 (4件)： Nakatsu Kohei (University of Hyogo,Graduate School of Engineering,Himeji, Hyogo,Japan) ,  Morita Kento (Mie University,Tsu, Mie,Japan) ,  Yagi Naomi (University of Hyogo,Graduate School of Engineering,Himeji, Hyogo,Japan) ,  Kobashi Syoji (University of Hyogo,Graduate School of Engineering,Himeji, Hyogo,Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CcS  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： 関節リウマチ(RA)患者の数は日本では約70万人である。手X線画像から計算した修正全シャープスコア(mTSS)はRA進行の標準診断法であるが,医師にとって時間がかかる。コンピュータ支援診断(CAD)システムはRA患者の診断の質を改善することが期待される。著者らは以前にCADシステムを提案し,サポートベクトルマシンを用いて指関節位置を検出し,サポートベクトル回帰を用いてmTSSを推定した。本研究は,指関節間の空間的関係の個々の多様性を統計的にモデル化する統計的形状モデルを組み込むことによって指関節検出精度を改善する。90人のRA患者の手のX線撮影画像に関する実験結果は,指関節が94.5%の精度で検出されて,それは以前の方法による精度の90.6%より高いことを示した。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： 計算機診断 ,  検出法 ,  *放射線画像 ,  X線画像 ,  *指関節 ,  関節リウマチ ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： CADシステム ,  検出精度 ,  サポートベクトル回帰 ,  mTSS , 【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 (7件)： 統計的形状モデル ,  サポートベクトルマシン ,  手 ,  X線 ,  ラジオグラフ ,  指関節 ,  検出法