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J-GLOBAL ID：202202280795285424   整理番号：22A1164833

脳腫瘍検出のためのマルチモード画像融合技術【JST・京大機械翻訳】

Multi Modal Image Fusion Technique For Detecting Brain Tumor

著者 (5件)： Bhuvaneswary N. (Kalasalingam Academy of Research and Education Krishnan,Department of Electronics and Communication Engineering,Koil,India,626126) ,  Lakshmi A. (Ramco Institute of Technology,Department of Electronics and Communication Engineering,Rajapalayam,India,626117) ,  Bhuvaneswari Ediga (Kalasalingam Academy of Research and Education Krishnan,Department of Electronics and Communication Engineering,Koil,India,626126) ,  Ahmed Pulivendula Jameel (Kalasalingam Academy of Research and Education Krishnan,Department of Electronics and Communication Engineering,Koil,India,626126) ,  Vaishnavi Mopidevi (Kalasalingam Academy of Research and Education Krishnan,Department of Electronics and Communication Engineering,Koil,India,626126)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCMC  ページ： 1364-1371  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： 臨床領域,例えば,登録トモグラフィーと魅力的残響イメージングにおける異なるマルチモーダルは,絡み合った画像を与えるために統合される。仮定は,様々な写真から単一結合画像へのすべての適用可能な成長データを接続することによって,緊急データを保護するための手順である。本研究では,脳CTとMRI画像を一緒に融合し,正常または異常に分類した。ネットワークが異常として検出されるならば,腫瘍領域の一部は局在する。この全ては,YOLOV2アーキテクチャ,CNN,およびIF技術の使用を通して達成される。仮定結果は,96.5%の精度に基づいて評価した。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： 残響 ,  ネットワーク ,  *腫瘍 ,  *脳腫瘍 ,  画像処理 ,  *多モード ,  トモグラフィー ,  NMRイメージング ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： *画像融合 , 【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 (3件)： 脳腫瘍 ,  マルチモード ,  画像融合