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J-GLOBAL ID：202102268944485807   整理番号：21A0986268

リープモーションコントローラによる医用画像の手ジェスチャベースタッチレス探査【JST・京大機械翻訳】

Hand-Gesture-Based Touchless Exploration of Medical Images with Leap Motion Controller

著者 (3件)： Ameur Safa (Universite ́ de Sousse, Ecole Nationale d’Inge ́nieurs de Sousse,Sousse,Tunisie,4023) ,  Ben Khalifa Anouar (ENISo,Sousse,Tunisie,4023) ,  Bouhlel Med Salim (Universite ́ de Sfax, Institut supe ́rieure de Biotechnologie de Sfax, SETIT-Research Unit of Sciences of Electronic, Technologies of Information and Telecommunication,Safx,Tunisie,3038)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： SSD  ページ： 6-11  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： ハンドジェスチャ認識は,非接触人間-コンピュータインタラクションの最も興味深い手段の1つになった。手術の時間と汚染のリスクを低減するための非接触手のジェスチャーの平均によって,外科的手技の間,医学イメージを指すために,重要な重要性がある。本研究では,タッチレスグラフィカルユーザインタフェイスを通して医用画像を操作する専用の11のハンドジェスチャを認識するために,異なる分類方法で取得装置としてLeap動きコントローラを使用した。このフレームワークを訓練し,LeapGestureDBと呼ばれるベンチマークデータセットで試験した。指と手のデータから計算した統計的特徴を用いて,次に正規化し,サポートベクトルマシン,最近傍,決定木,ランダムフォレスト,AdaBoost,線形判別分析および多層パーセプトロンのような様々な分類器に供給した。最高の精度は,立方SVMと多層パーセプトロンを用いて,それぞれ91.73%と89.91%であった。操作室における医用画像との相互作用の方法を容易にするために,最良の認識率に基づく非接触インタフェイスを開発した。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： 相互作用 ,  制御装置 ,  ディシジョンツリー ,  *医用画像 ,  インタフェイス ,  ベンチマーク ,  正規化 ,  多層パーセプトロン ,  GUI【計算機】 ,  手術手技 ,  サポートベクトルマシン ,  外科術
準シソーラス用語： AdaBoost ,  認識率 ,  ランダムフォレスト ,  線形判別分析 , 【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 (3件)： 医用画像 ,  手 ,  探査