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J-GLOBAL ID：201702256534686360   Reference number：17A0275042

Tuberculosis bacteria detection based on Random Forest using fluorescent images

蛍光画像を用いたランダムフォレストに基づく結核菌検出【Powered by NICT】

Author (3)： Zheng Chi (School of Computer Science, University of Nottingham, Ningbo, China) ,  Liu Jingxin (School of Computer Science, University of Nottingham, Ningbo, China) ,  Qiu Guoping (School of Computer Science, University of Nottingham, UK & Ningbo, China)
Material： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conf Proc)
Volume： 2016  Issue： CISP-BMEI  Page： 553-558  Publication year： 2016 
JST Material Number： W2441A  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： Tuberculosis (TB) is an infect...

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Thesaurus term： detection method ,  infectious disease ,  machine learning ,  fluorescence microscope ,  physical examination ,  *Mycobacterium tuberculosis ,  linearity ,  microscope ,  *image ,  *tuberculosis ,  segmentation ,  appearance inspection
Semi thesaurus term： 明視野 ,  *ランダムフォレスト ,  *蛍光画像 , 【Automatic Indexing@JST】

JST classification (3)： Microscopic methods of living organisms  (EA03050C) ,  Graphic and image processing in general  (JE04010I) ,  Medical image processing  (JE04020T)

Terms in the title (3)： 蛍光画像 ,  ランダムフォレスト ,  結核菌