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J-GLOBAL ID：202202279152355086   整理番号：22A1053313

糖尿病性網膜症の眼底画像におけるクリギングによる知的ノイズ検出と補正【JST・京大機械翻訳】

Intelligent Noise Detection and Correction with Kriging on Fundus Images of Diabetic Retinopathy

著者 (3件)： Nirmala K. (Pondicherry Technological University, Puducherri, India) ,  Saruladha K. (Pondicherry Technological University, Puducherri, India) ,  Srujan Raju K. (CMR Technical Campus, Hyderabad, Telangana, India)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 839  ページ： 511-522  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： ディジタルイメージング収集は,特に医療および医療システムにおける画像解析において広く使われている。収集した医用画像は,ノイズまたは不完全性と呼ばれるいくつかのタイプの不正確性がある。不正確さの画像は,希少モデルを形成する画像成分を含むので,医用画像分析において重要である。不正確性の問題を克服し,画像分析の重要なプロセスのプロセスを通して,分類のモデルに必要な画像を修正することは非常に重要である。スペックル雑音の除去のための医用画像にKriging補間法を実行した。クリギングとして知られる近似の技法は,隣接場所における値の観察に基づいてまだ見られない値を予測するために使用できる。本論文では,提案したスペックル雑音画像と非雑音画像間の距離メトリックに依存するクリギング補間の適用を,グランドトルースマスクでフィルタリングした。得られた画像は,この方法の性能において顕著な改善を有した。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： *雑音 ,  フィルタリング ,  内挿法 ,  近似法 ,  *画像 ,  医用画像 ,  画像分析 ,  糖尿病性網膜症 ,  *クリギング
準シソーラス用語： 眼底写真 ,  ホップ数 ,  スペックル雑音 ,  医用画像解析 ,  グランドトゥルース ,  Kriging補間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： DR画像 ,  スペックル雑音 ,  Kriging内挿

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 糖尿病性網膜症 ,  眼底画像 ,  クリギング ,  ノイズ