文献

J-GLOBAL ID：202202244370761038   整理番号：22A1100612

画像解析による皮膚移植片の領域抽出法【JST・京大機械翻訳】

Region extraction method for skin grafts via image analysis

著者 (4件)： Wada Daijiro (Faculty of Science and Technology, Keio University, Yokohama, Japan) ,  Kato Soichiro (Department of Trauma and Critical Care Medicine, School of Medicine, Kyorin University, Tokyo, Japan) ,  Yamaguchi Yoshihiro (Department of Trauma and Critical Care Medicine, School of Medicine, Kyorin University, Tokyo, Japan) ,  Tanaka Toshiyuki (Faculty of Science and Technology, Keio University, Yokohama, Japan)
資料名： Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization  (Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization)
巻： 10  号： 1  ページ： 22-37  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5825A  ISSN： 2168-1163  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 皮膚移植片は,自然治癒能力が制限または消耗する重度の熱傷傷害の患者に使用される。本論文では,メッシュ付き移植片を有する画像から,燃焼およびグラフト化領域を分割する方法を提案した。最初に,RGB色入力画像をL*a*b*色空間における画像に変換した。次に,変換画像を単純な線形反復クラスタリングスーパーピクセルアルゴリズムでセグメント化した。続いて,燃焼およびグラフト化領域をサポートベクトルマシンで分類し,出力領域サイズを全ての燃焼領域に対して修正した。セグメンテーション結果を,一致率(CR),陽性予測値(PPV),感度,およびF測定値に基づく2つの皮膚科医によって同定された領域と比較した。提案したセグメンテーション法は,CRsを84.3%と85.9%に等しく,PPVsは87.2%と87.9%に等しく,感度は84.7%と86.4%であり,F測定値は85.8%と87.0%であった。本研究では,メッシュ付き移植片を有する画像から燃焼およびグラフト化領域を分類するためのセグメンテーション法を開発した。得られた分割領域は,2つの皮膚科医によって同定されたそれらと有意に一致した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  *画像 ,  画素 ,  線形性 ,  *皮膚移植 ,  分割 ,  *画像分析 ,  燃焼帯 ,  色空間 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 皮膚科医 ,  自然治癒 ,  一致率 ,  予測値 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 皮膚移植 ,  画像解析 ,  評価方法 ,  スーパーピクセル ,  サポートベクトルマシン

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 (3件)： 画像解析 ,  皮膚移植 ,  領域抽出