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J-GLOBAL ID：202202236906939537   整理番号：22A0862958

MRI画像からの特徴選択と機械学習を用いた自動脳腫瘍検出【JST・京大機械翻訳】

Automatic Brain Tumor Detection Using Feature Selection and Machine Learning from MRI Images

著者 (5件)： Shafi A. S. M. (Department of Computer Science and Engineering, Khwaja Yunus Ali University, Sirajgonj, Bangladesh) ,  Hasan Md. Mahmudul (Department of Computer Science and Engineering, Khwaja Yunus Ali University, Sirajgonj, Bangladesh) ,  Molla M. M. Imran (Department of Computer Science and Engineering, Khwaja Yunus Ali University, Sirajgonj, Bangladesh) ,  Alam Mohammad Khurshed (Faculty of Electrical and Electronic Engineering Technology , University Malaysia Pahang, Gambang, Malaysia) ,  Islam Md. Tarequl (Department of Computer Science and Engineering, Khwaja Yunus Ali University, Sirajgonj, Bangladesh)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 842  ページ： 751-762  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
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： 脳腫瘍は脳における欠損細胞の群である。それは,脳における細胞が機能不全構造を発達させるときに起こる。今日,多数の人々にとって死亡の重大な要因となっている。すべての腫瘍の中で,脳腫瘍の重症度は高い。したがって,脳腫瘍から寿命を節約するために,即時検出と適切な治療を行う。顕微鏡検査は,健康な細胞から腫瘍細胞を分離することができる。それらは通常細胞よりもよく分離されていない。現代のイメージング技術において,脳腫瘍の検出と分類は主要な関心事である。臨床監督者または放射線科医にとって,それは時間がかかり, f評価作業である。放射線科医または臨床専門家により実行される腫瘍の認識および分類の精度は,それらの経験のみに依存する。したがって,脳腫瘍の正確な同定と分類は画像処理技術によって決定することができる。本研究は,脳腫瘍の磁気共鳴イメージング(MRI)を用いて脳腫瘍を検出する機械学習モジュールを示唆する。この方法は,最終モデルを評価し構築するために,MRI画像,特徴抽出,特徴選択,および分類学習者のほぼ生のラスターデータ(NRRD)の前処理から成る。分類学習者をサポートベクトルマシン(SVM)分類器で設計した。分類法は,それぞれ,98.81%,98.88%,98.82%,および98.81%の重みづけ感度,特異性,精度,および精度によってよく機能した。所見は,神経-メディシン診断における腫瘍の存在を検出するための顕著な段階を推測する。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 監督者 ,  *脳 ,  特徴抽出 ,  細胞 ,  *腫瘍 ,  腫瘍細胞 ,  *脳腫瘍 ,  画像処理 ,  *特徴選択 ,  モデル ,  機能障害 ,  *NMRイメージング ,  *機械学習 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 重症度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 脳腫瘍 ,  磁気共鳴イメージング ,  特徴抽出 ,  特徴選択 ,  分類

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  神経系の腫よう  (GN04000V)

タイトルに関連する用語 (4件)： MRI画像 ,  特徴選択 ,  機械学習 ,  脳腫瘍