改良TB分類のための勾配輪郭とテクスチャモデリングに基づくCADシステム【JST・京大機械翻訳】

Rajeswari J.; Rajeswari J.; Raja J.; Jayashri S.; Jayashri S.

文献

J-GLOBAL ID：202202284019788435 整理番号：22A0313347

改良TB分類のための勾配輪郭とテクスチャモデリングに基づくCADシステム【JST・京大機械翻訳】

Gradient contouring and texture modelling based CAD system for improved TB classification

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資料名：
巻： 29 号： 1 ページ： 18 発行年： 2022年
JST資料番号： W0889A ISSN： 0928-8910 CODEN： ASOEEA 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：ドイツ (DEU) 言語：英語 (EN)

本研究では,入力胸部X線画像から肺領域を分離するための変形可能勾配ベースアクティブ輪郭レベルセットモデルを含むTB認識システムに対して,完全自動化ソフトウェア設計を開発した。一般に,CXR画像からの肺領域のセグメンテーションは,その複雑な解析,異なるクラスと境界不連続性の間の動的形態変化などにより,計算的に集中的なタスクをコンピュータ的に集中する。特に,CXR画像におけるすべての他の異常解析と比較して,TB検出は,画像非直線性の中でも,最も適切なROIセグメンテーションを必要とした。提案方法は不連続境界条件を除去することによってACMモデリングを考慮する。ここでは,肺境界活性輪郭モデルにおける勾配情報を導いた。これは,すべての可能な方法で,最適化グローバル閾値限界と勾配特性の選択の結果として,計算コストを減らし,精度を増加させる。また,このフレームワークは,CXRイメージングからROI分割肺領域からテクスチャコンテンツを豊かにする統一テクスチャ分類モデルを含む。この要求を満たすために,包括的なテクスチャ保持を達成するために,全ての可能な座標角度からテクスチャ情報を保持する方向駆動テクスチャ分類を行った。より一般的に,テクスチャ分類と特徴集合モデリングの間の固有関係を明示的に解析して提示した。さらに,最先端の特徴抽出と選択(CBH-FS)を導入し,完全で自動化されたTuberculosis検出システムを形成するためにフレームワークに埋め込んだ。全体のシステムは,いくつかのベンチマークデータセットによって首尾よく評価され,そして,以前に効率的にTBを検出するアルゴリズムが肺画像に影響を及ぼすことを示した。最後に,教師つきサポートベクトルマシン(SVM)ベースの人工知能(AI)学習モデルを用いて,完全自動化TB分類CADソフトウェアシステムの偽検出率を検証した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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パターン認識 , 図形・画像処理一般

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