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J-GLOBAL ID：202002290866174269   整理番号：20A2457530

Parzenウィンドウによる高速完全自動皮膚病変セグメンテーション確率【JST・京大機械翻訳】

Fast fully automatic skin lesions segmentation probabilistic with Parzen window

著者 (12件)： Chagas Joao V. Souza das (Laboratorio de Processamento de Imagens, Sinais e Computacao Aplicada (LAPISCO), Instituto Federal do Ceara, Fortaleza-CE, Brazil) ,  Chagas Joao V. Souza das (Departamento da Industria, Instituto Federal de Educacao, Ciencia e Tecnologia do Ceara, Brazil) ,  Ivo Roberto F. (Laboratorio de Processamento de Imagens, Sinais e Computacao Aplicada (LAPISCO), Instituto Federal do Ceara, Fortaleza-CE, Brazil) ,  Ivo Roberto F. (Programa de Pos-Graduacao em Engenharia de Teleinformatica, Universidade Federal do Ceara, Fortaleza-CE, Brazil) ,  Guimaraes Matheus T. (Laboratorio de Processamento de Imagens, Sinais e Computacao Aplicada (LAPISCO), Instituto Federal do Ceara, Fortaleza-CE, Brazil) ,  Guimaraes Matheus T. (Departamento de Computacao, Universidade Federal do Ceara, Brazil) ,  de A. Rodrigues Douglas (Laboratorio de Processamento de Imagens, Sinais e Computacao Aplicada (LAPISCO), Instituto Federal do Ceara, Fortaleza-CE, Brazil) ,  de A. Rodrigues Douglas (Programa de Pos-Graduacao em Engenharia de Teleinformatica, Universidade Federal do Ceara, Fortaleza-CE, Brazil) ,  de S. Reboucas Elizangela (Laboratorio de Processamento de Imagens, Sinais e Computacao Aplicada (LAPISCO), Instituto Federal do Ceara, Fortaleza-CE, Brazil) ,  de S. Reboucas Elizangela (Programa de Pos-Graduacao em Engenharia de Teleinformatica, Universidade Federal do Ceara, Fortaleza-CE, Brazil) ,  Reboucas Filho Pedro P. (Laboratorio de Processamento de Imagens, Sinais e Computacao Aplicada (LAPISCO), Instituto Federal do Ceara, Fortaleza-CE, Brazil) ,  Reboucas Filho Pedro P. (Programa de Pos-Graduacao em Engenharia de Teleinformatica, Universidade Federal do Ceara, Fortaleza-CE, Brazil)
資料名： Computerized Medical Imaging and Graphics  (Computerized Medical Imaging and Graphics)
巻： 85  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0220A  ISSN： 0895-6111  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 皮膚黒色腫は全黒色腫の90%以上を占め,55,500年死亡に至る。しかし,それは潜在的に硬化型の癌である。黒色腫は潜在的に治癒可能であるので,病気の死亡率が後期検出に直接関連する。本研究では,時間と効率の間のバランスを示すアプローチを提案した。本論文では,Parzenウィンドウ(SPPW)を用いた確率的特性を用いて皮膚病変の高速かつ自動セグメンテーション法を提案した。この方法によって得られた結果は,PH2とISICデータセットに基づいた。SPPWアプローチは,98.55%の2つのデータセット特異性,95.48%の正確度,91.12%のDice,88.45%の感度,87.86%のMattheus,および84.90%のJaccard指数の間で,以下の平均に達した。提案方法のハイライトは,画像当たりの短い平均セグメンテーション時間であり,そのメトリック値は他の方法で得られたものよりしばしば高い。したがって,セグメンテーションのSPPW法は,病気皮膚の診断を助けるための迅速,実行可能かつ容易にアクセス可能なオプションである。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  死 ,  死亡率 ,  *皮膚障害 ,  黒色腫
準シソーラス用語： ハイライト ,  特異性 ,  自動セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 黒色腫皮膚 ,  Parzen窓 ,  確率密度

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： ウィンドウ ,  皮膚病変 ,  セグメンテーション ,  確率