Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine learning based biomedical image processing for echocardiographic images

論文の概要: Machine learning based biomedical image processing for echocardiographic images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09103v1
Date: Thu, 16 Mar 2023 06:23:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-17 16:36:23.648173
Title: Machine learning based biomedical image processing for echocardiographic images
Title（参考訳）: 機械学習による心エコー図の医用画像処理
Authors: Ayesha Heena, Nagashettappa Biradar, Najmuddin M. Maroof, Surbhi Bhatia, Rashmi Agarwal, Kanta Prasad
Abstract要約: 提案手法では,K-Nearest Neighbor (KNN) アルゴリズムを用いて医用画像のセグメンテーションを行う。トレーニングされたニューラルネットワークは、エコー画像のグループで正常にテストされている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: The popularity of Artificial intelligence and machine learning have prompted researchers to use it in the recent researches. The proposed method uses K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm for segmentation of medical images, extracting of image features for analysis by classifying the data based on the neural networks. Classification of the images in medical imaging is very important, KNN is one suitable algorithm which is simple, conceptual and computational, which provides very good accuracy in results. KNN algorithm is a unique user-friendly approach with wide range of applications in machine learning algorithms which are majorly used for the various image processing applications including classification, segmentation and regression issues of the image processing. The proposed system uses gray level co-occurrence matrix features. The trained neural network has been tested successfully on a group of echocardiographic images, errors were compared using regression plot. The results of the algorithm are tested using various quantitative as well as qualitative metrics and proven to exhibit better performance in terms of both quantitative and qualitative metrics in terms of current state-of-the-art methods in the related area. To compare the performance of trained neural network the regression analysis performed showed a good correlation.
Abstract（参考訳）: 人工知能と機械学習の人気は、研究者たちが最近の研究でそれを使うきっかけとなった。提案手法では,K-Nearest Neighbor(KNN)アルゴリズムを用いて医用画像のセグメンテーションを行い,ニューラルネットワークに基づくデータ分類による画像特徴の抽出を行う。医療画像における画像の分類は非常に重要であり、knは、単純で概念的、計算的であり、結果の精度が非常に良いアルゴリズムである。 KNNアルゴリズムは、機械学習アルゴリズムの幅広い応用でユニークなユーザフレンドリーなアプローチであり、主に画像処理の分類、セグメンテーション、回帰問題など、様々な画像処理アプリケーションに使われている。提案システムはグレーレベル共起行列特徴を用いる。トレーニングされたニューラルネットワークは、エコー画像のグループで正常にテストされ、回帰プロットを用いてエラーを比較した。アルゴリズムの結果は, 定量および定性的指標を用いて検証され, 関連領域における現状の手法による定量および定性的指標の両面で, 優れた性能を示すことが証明された。トレーニングニューラルネットワークの性能を比較するために、回帰分析は良い相関関係を示した。

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