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J-GLOBAL ID：202202243730769911   整理番号：22A1123068

マルチ特徴融合行列分解に基づく胃鏡画像病巣検出【JST・京大機械翻訳】

Gastroscopic image lesion detection based on multi?feature fusion matrix decomposition

著者 (2件)： Yang Guoliang (江西理工大学 電气工程与自動化学院,江西 gan州 341000) ,  Huang Jianchen (江西理工大学 電气工程与自動化学院,江西 gan州 341000)
資料名： Xiandai Dianzi Jishu  (Xiandai Dianzi Jishu)
巻： 45  号： 3  ページ： 69-72  発行年： 2022年 
JST資料番号： C4364A  ISSN： 1004-373X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 胃カメラ検査の過程において、医師は内視鏡による病変部位の疾病診断に対して、医師の個人経験の判断を通じ、医師に巨大な仕事圧力をもたらすため、スパース制約に基づく隠れ低ランク表現モデルの改良アルゴリズムを提案した。行列融合の基礎アルゴリズムにスパース制約の隠れ低ランク表現モデルを導入し、データの主特徴と隠れ特徴を抽出し、より多くの画像情報を獲得し、サンプル数が少ない状況に対処し、加重非負スパース表現分類法(WNSLRRC)を用いて妨害領域と病巣領域を区別した。画像の隠れた特徴に基づく重み付き低ランクモデルは,画像データのグローバル構造をよりよく得ることができる。実験により、この検出方法は病巣領域の検出精度が高く、ある程度の実用性があり、また、アルゴリズムには良好な耐干渉性があることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  コヒーレンス ,  表現 ,  特性 ,  *画像 ,  データ表現 ,  検出法 ,  胃鏡検査 ,  *データ融合
準シソーラス用語： 分類法 ,  画像データ ,  画像情報 ,  検出精度 ,  スパース表現 ,  病変部位 ,  *行列分解 ,  *特徴融合 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチ ,  特徴融合 ,  行列分解 ,  胃 ,  病巣