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J-GLOBAL ID：202202242270237877   整理番号：22A1165072

改良型サポートベクトルマシンを用いたMR画像における脳腫瘍検出【JST・京大機械翻訳】

Brain Tumor Detection On MR Images Using Improved Support Vector Machine

著者 (5件)： Bodapati Nagaeswari (Vignan’s Nirula Institute Of Technology and Science for Women,Department of IT,Guntur) ,  Divya Ala (Vignan’s Nirula Institute of Technology and Science for Women,IV B.Tech Department of IT,Guntur) ,  Triveni Narra (Vignan’s Nirula Institute of Technology and Science for Women,IV B.Tech Department of IT,Guntur) ,  Indiradevi Narahari (Vignan’s Nirula Institute of Technology and Science for Women,IV B.Tech Department of IT,Guntur) ,  Yamini Koppuravuri (Vignan’s Nirula Institute of Technology and Science for Women,IV B.Tech Department of IT,Guntur)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICEARS  ページ： 1022-1029  発行年： 2022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： 脳は人体の最も重要な器官である。記憶,視覚,聴覚,および他の感覚は,人格特性や自分自身の強度と弱点を判断する能力のように,その制御下にある。多くの異なるタイプの腫瘍があり,その幾つかは脳における癌性成長を導くことができる。腫瘍は,脳細胞の失速成長によって最も一般的に引き起こされる。磁気共鳴映像を用いた自動腫瘍検出アルゴリズムの助けにより,最も死んだ脳腫瘍は迅速かつ正確に診断できる。放射線イメージングは,腫瘍診断を助けるヒト組織に関する詳細な情報を提供する。腫瘍の位置を決定する臨床デバイスの能力は,磁気共鳴画像の正確なセグメンテーションに大きく依存する。磁気共鳴映像スキャンを用いて患者の医療状況を調べた。本研究の目的は,脳磁気共鳴映像スキャンで腫瘍を検出する最良の方法を考案し,腫瘍が良性であるか悪性であるかどうかを決定することである。これらのシステムが磁気共鳴画像に適用されると,腫瘍予測を行うのに時間を要しず,その後の精度が患者の治療をはるかに容易にする。放射線科医は,これらの予測の助けで迅速な決定を可能にする。次に,K平均クラスタリング法を用いて,脳を異なる組織に分割した。この方法は,磁気共鳴映像のある種のスタイルを用いて様々な障害の分類において有望である。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  視覚 ,  聴覚 ,  セグメンテーション ,  失速 ,  放射線 ,  *腫瘍 ,  *脳腫瘍 ,  ヒト ,  画像処理 ,  *NMRイメージング ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 放射線科医 ,  癌診断 ,  検出アルゴリズム ,  磁気共鳴映像 , 【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)： サポートベクトルマシン ,  MR画像 ,  脳腫瘍