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J-GLOBAL ID：202202212565922770   整理番号：22A0623566

2型ファジィニューラルネットワーク(T2FNN)を用いたMR画像による腫瘍診断のための新しい知的システム【JST・京大機械翻訳】

A new intelligent system for diagnosing tumors with MR images using type-2 fuzzy neural network (T2FNN)

著者 (2件)： Rezaie Vahid (Department of Industrial Engineering, Yazd University, Yazd, Iran) ,  Parnianifard Amir (Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Chulalongkorn University, Bangkok, Thailand)
資料名： Multimedia Tools and Applications  (Multimedia Tools and Applications)
巻： 81  号： 2  ページ： 2333-2363  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1102A  ISSN： 1380-7501  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 腫瘍の早期診断は死亡率を低下させる。したがって,腫瘍位置,腫瘍領域,および腫瘍カテゴリー評価は,適切な薬物療法にとっても必須である。本論文では,コントラストのある60の磁気共鳴画像(MRI)を用いて,ヒト脳腫瘍を診断するための新しい知的システムを提案した。提案方法には,前処理,性能要素,批判,学習要素,および分類を含む5つの異なるモジュールがある。前処理において,MR画像の品質は強化され,雑音はそれから除去される。性能要素において,画像をK平均アルゴリズムでセグメント化して,羽毛をグレーレベル共起行列の助けを借りて画像から抽出する。次に,このデータを,役割を有する臨界部分において操作して,それを学習要素部分に移した。次に,自己組織化マップ(SOM)を用いて,腫瘍の正確な位置を同定した。最後に,4種類の腫瘍,星状細胞腫,髄膜腫,転移および膠芽腫は,K平均2型ファジィ神経により分類される。得られた結果は,提案した方法が,他の関連する方法と比較して,感度,精度,F測度,精度,および受信者操作特性(ROC)のより大きな値を有することを示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  行列 ,  コントラスト ,  雑音 ,  測度 ,  学習 ,  セグメンテーション ,  *腫瘍 ,  脳腫瘍 ,  ヒト ,  *NMRイメージング ,  早期診断 ,  自己組織化特徴マップ ,  膠芽腫
準シソーラス用語： 共起行列 ,  *インテリジェントシステム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 脳MRI ,  人工知能 ,  タイプ2ファジィニューラルネットワーク(T2FNN) ,  自己組織化マップ(SOM)

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (4件)： ファジィニューラルネットワーク ,  MR画像 ,  腫瘍診断 ,  知的システム