文献

J-GLOBAL ID：202202282190124562   整理番号：22A1100622

ピボット分布計数法を用いたコンピュータ断層撮影スキャン画像からのコロナウイルス疾患の検出のための新規アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A novel approach for detection of coronavirus disease from computed tomography scan images using the pivot distribution count method

著者 (3件)： Ranganath Abadhan (Department of Information Technology, Veer Surendra Sai University of Technology, Burla, Sambalpur, India) ,  Sahu Pradip Kumar (Department of Information Technology, Veer Surendra Sai University of Technology, Burla, Sambalpur, India) ,  Senapati Manas Ranjan (Department of Information Technology, Veer Surendra Sai University of Technology, Burla, Sambalpur, India)
資料名： Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization  (Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization)
巻： 10  号： 2  ページ： 145-156  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： コロナウイルス病に感染した人の検出は,挑戦的な仕事である。一部の症例では,感染は本質的に無症候性である。画像のコンピュータ断層撮影スキャンは肺についての情報を提供し,コロナウイルス疾患感染肺の検出を助ける。正確なアルゴリズムは,容易にコロナウイルス感染肺を検出するのを助ける。本稿では,肺のコンピュータトモグラフィ走査画像のテクスチャ特徴を抽出し,コロナウイルス病の検出と分析に適用するために,ピボット分布計数法と呼ばれる新しい技術を提案した。この技法を,画素範囲計算法および局所二値パターンおよび滑動ボックス法のようないくつかの最先端の方法と呼ばれる最近開発した方法論と比較した。ΔΨ重症急性呼吸器症候群コロナウイルス-2コンピュータ断層撮影スキャンデータセットを著者らの実験に使用した。実験結果は,ピボット分布計数法が,より少ない計算時間でコロナウイルス病の感染を検出するのにより良い精度を生み出すことを示した。また,コロナウイルス病感染画像から得られた検出精度は98%であり,非感染画像はピボット分布計数法を用いて94%であり,他の方法と比較してはるかに高いことも観測された。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： アルゴリズム ,  精度 ,  肺 ,  ウイルス感染症 ,  画素 ,  *計数法 ,  *コロナウイルス科 ,  症状 ,  呼吸器感染症 ,  *計算機トモグラフィー
準シソーラス用語： *コロナウイルス ,  重症急性呼吸器症候群 ,  摺動 ,  検出精度 ,  テクスチャー分類 ,  テクスチャ特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： テクスチャ分類 ,  コロナウイルス ,  ピボット分布数 ,  画素範囲の計算

分類 (2件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H) ,  呼吸器の疾患  (GI03000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 分布 ,  計数法 ,  コンピュータ断層撮影 ,  スキャン ,  コロナ ,  ウイルス疾患