超音波画像における心臓疾患のコンピュータ支援診断システムの構築:統計特徴量による解析

• 察 篤儀

  岐阜工業高等専門学校電気工学科

• 福岡 大輔

  岐阜工業高等専門学校電気工学科

• 小島 克之

  常葉学園浜松大学経営情報学部経営情報学科

• 藤沢 攻

  岐阜大学医学部第2内科

• 加川 憲作

  岐阜大学医学部第2内科

• 富田 政明

  岐阜大学医学部第2内科

書誌事項

タイトル別名

• Feature-Based Image Analysis for Classification of Echocardiographic Images

抄録

In this paper, the classification of echocardiographic images is studied by making use of some texture features, including the angular second moment, the contrast, the correlation, and the entropy which are obtained from a gray-level coocurrence matrix. Features of these types are used to classify two sets of echocardiographic images?normal and abnormal (cardiomyopathy) hearts (18 and 13 samples, respectively). The minimum distance classifier and the evaluation index are employed to evaluate the performance of these features. Implementation of our algorithm is performed on a PC-386 personal computer and produces about 90% correct classification for the two sets of echocardiographic images. Our preliminary results suggest that this method of feature-based image analysis has potential use for computer-aided diagnosis of heart diseases.

収録刊行物

• Medical Imaging and Information Sciences

  Medical Imaging and Information Sciences 11 (3), 116-123, 1994

  Medical Imaging and Information Sciences

詳細情報

• CRID: 1390282680432847744
• NII論文ID: 130004647568
• DOI: 10.11318/mii1984.11.116
• ISSN: 09101543
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可