論文の概要: Texture features in medical image analysis: a survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.02046v1
• Date: Tue, 2 Aug 2022 15:31:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-04 14:12:16.333071
• Title: Texture features in medical image analysis: a survey
• Title（参考訳）: 医用画像解析におけるテクスチャの特徴
• Authors: Faeze Kiani
• Abstract要約: テクスチャ、色、形状は、人間の視覚システムによって画像の内容を認識するために使用される3つの主要な構成要素である。 テクスチャ分析を医学的応用や病気の診断に用い、最先端の手法が生き残っている。 その結果, テクスチャの特徴は, 深部, 色, 形状などの異なる特徴セットを別々に, あるいは共同で組み合わせることで, 医用画像の分類において高い精度が期待できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The texture is defined as spatial structure of the intensities of the pixels in an image that is repeated periodically in the whole image or regions, and makes the concept of the image. Texture, color and shape are three main components which are used by human visual system to recognize image contents. In this paper, first of all, efficient and updated texture analysis operators are survived with details. Next, some state-of-the-art methods are survived that use texture analysis in medical applications and disease diagnosis. Finally, different approaches are compared in terms of accuracy, dataset, application, etc. Results demonstrate that texture features separately or in joint of different feature sets such as deep, color or shape features provide high accuracy in medical image classification.
• Abstract（参考訳）: テクスチャは、画像全体または領域に周期的に繰り返される画像中の画素の強度の空間構造として定義され、画像の概念となる。 テクスチャ、色、形状は、人間の視覚システムによって画像の内容を認識するために使用される3つの主要な構成要素である。 本稿では,まず,効率的かつ更新されたテクスチャ解析演算子について詳述する。 次に、テクスチャ分析を医学的応用や疾患診断に利用する最先端の手法が生き残る。 最後に、正確性、データセット、アプリケーションなどの観点から異なるアプローチを比較します。 その結果, テクスチャの特徴は, 深部, 色, 形状などの異なる特徴セットを別々に, あるいは共同で組み合わせることで, 医用画像の分類において高い精度が得られた。

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