講演抄録/キーワード |
講演名 |
2014-01-27 13:30
不鋭を含む医用X線画像の自動認識法 ○室井僚哉・李 鎔範・蔡 篤儀(新潟大)・弦巻正樹(中条中央病院) MI2013-101 |
抄録 |
(和) |
本研究では,不鋭な医用X線画像を自動認識する手法を提案する.その手法は,sobelフィルタ用いたエッジ検出,関心領域(ROI)の自動設定,特徴量計算,サポートベクターマシーンによる分類で構成される.本手法を14枚のファントム画像(正常画像7枚,不鋭画像7枚)と14枚の臨床画像(正常画像12枚,不鋭画像2枚)に適用した.その結果,ボケを含む画像とボケを含まない画像間の分類精度は,ファントム画像,臨床画像ともに100%であった. |
(英) |
In this study, we proposed an automated recognition method for blurred radiographs. The method involved edge detection using sobel filter, automatically determining region of interest (ROI), feature calculation, and classification using support vector machine. We applied our method to 14 phantom images (7 normal images, 7 blurred images) and 14 clinical images (12 normal images, 2 blurred images). As a result, the classification accuracies of images with blurs and images without blurs were 100% for both phantom and clinical images. |
キーワード |
(和) |
画質評価 / 検像支援システム / サポートベクターマシーン / / / / / |
(英) |
image quality evaluation / computer-assisted image confirmation system / support vector machine / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 113, no. 410, MI2013-101, pp. 245-248, 2014年1月. |
資料番号 |
MI2013-101 |
発行日 |
2014-01-19 (MI) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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MI2013-101 |