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J-GLOBAL ID：202102240098686918   整理番号：21A0894884

脳MRI画像からの髄膜腫腫瘍抽出のためのクラスタリングに基づくアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Clustering Based Approach For Meningioma Tumors Extraction From Brain MRI Images

著者 (2件)： Sahoo Akshya Kumar (GIET University,Department of Electrical & Electronics Engineering,Odisha,India) ,  Parida Priyadarsan (GIET University,Department of Electronics Engineering,Odisha,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： iSSSC  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： 最近の時代は,脳がんからの死亡率が高い。コンピュータビジョンアプローチを用いた効果的かつ早期診断は,さらなる治療に利用できる。これまでに同定された脳関連腫瘍の広範な分類は,髄膜腫,神経膠腫および下垂体腫瘍である。本論文では,Tl強調MRI画像からのMenniomas腫瘍の効果的な抽出のための教師なしコンピュータビジョンアプローチを示した。提案アプローチは,閾値化アプローチによる単純なk平均クラスタリングとそれに続くMRI画像からの腫瘍質量の効果的抽出における一連の形態学的アプローチを利用した。提案手法は広く利用可能なベンチマークデータセット上でテストされ,検証のための異なる性能測度を用いて最新のコンピュータビジョンアプローチの様々な状態と比較された。結果は,提案した方式がデータセットに対して99.47%の精度を保存し,他のものと比べてその優位性を示した。Copyright 2021 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： 死亡率 ,  *腫瘍 ,  *クラスタ化 ,  神経膠腫 ,  コンピュータビジョン ,  *NMRイメージング ,  下垂体腫瘍 ,  *髄膜腫 ,  早期診断 ,  モルフォロジー
準シソーラス用語： *頭部MRI , 【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)： 脳MRI ,  髄膜腫 ,  腫瘍 ,  クラスタリング