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J-GLOBAL ID：202202259852096295   整理番号：22A1103966

生物医学画像処理における人工知能の応用【JST・京大機械翻訳】

Applications of Artificial Intelligence in Biomedical Image Processing

著者 (3件)： Rajeyyagari Sivaram (Shaqra University,College of Computing and Information Technology,Department of Computer Science,Shaqra,Saudi Arabia) ,  Hung Bui Thanh (Thu Dau Mot University,Data Analytics and Artificial Intelligence Laboratory Engineering - Technology Faculty,Thu Dau Mot City,Vietnam) ,  Chakrabarti Prasun (Provost and Institute Endowed Distinguished Senior Chair Professor, Techno India, NJR Institute of Technology,Rajasthan,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICAIS  ページ： 53-57  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： ナノ粒子の生物医学的応用は近年増加している。診断から治療目的までの使用範囲と研究者は,常に新しい方法を導入している。生体センサー,小型化技術,移植可能生体材料における表面増強,および医用織物におけるより良いナノファイバーは,生物医学ナノテクノロジーの貢献の幾つかである。治療(医学)イメージングは,人体の解剖学を首尾よくマッピングする。画像強調,解析,分類,および画像ベースの表現は,コンピュータ処理および医用画像の分析のすべての可能な領域である。治療画像理解は,医用画像における物体を認識するためにコンピュータビジョン,応用数学,信号解析,および人工知能を使用する。画像処理はディジタル画像を操作するコンピュータアルゴリズムの使用である。手持ち変換器は,医用超音波イメージングのためにパルス音波を放射し受信する。本研究では,子宮頚部細胞診画像における異常細胞を位置決めし,分類するために,コンピュータ支援診断法を開発した。形態学的および統計的エッジベースのセグメンテーションの結果を従来のセグメンテーション技術と比較した。提案したセグメンテーション方法論は他の方法より優れている。この提案方法のセグメンテーション精度は98%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： セグメンテーション ,  小型化 ,  *画像処理 ,  *人工知能 ,  計算機アルゴリズム ,  医用画像 ,  ディジタル画像 ,  コンピュータビジョン ,  画像強調 ,  コンピュータ ,  モルフォロジー ,  ナノファイバ ,  ナノテクノロジー ,  ナノ粒子
準シソーラス用語： *生物医学 , 【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)： 生物医学画像処理 ,  人工知能 ,  応用