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J-GLOBAL ID：201602250285519752   整理番号：16A1024156

サポートベクトルマシン(SVM)の頚動脈超音波画像内中膜厚さの測定に基づく【JST・京大機械翻訳】

Carotid intima-media thickness measurement in ultrasound image based on support vector machine

著者 (4件)： Liu Yixue (School of Electronic Information Engineering, Tianjin University) ,  Li Qiang (School of Electronic Information Engineering, Tianjin University) ,  Guan Xin (School of Electronic Information Engineering, Tianjin University) ,  Bai Yu (School of Electronic Information Engineering, Tianjin University)
資料名： Zhongguo Yixue Wulixue Zazhi  (Zhongguo Yixue Wulixue Zazhi)
巻： 33  号： 5  ページ： 451-455  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2789A  ISSN： 1005-202X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では,人工的校正の煩わしさなど非客観問題を解決するために,1つのサポートベクトルマシンに基づく全自動セグメンテーションアルゴリズムをを提案した。このアルゴリズムではK-MEANSは画像のピクセルに対してクラスタリングを行う,画像に対して正規化処理を行った結果,クラスタリングとクラスタリング中心により採用し,そして画像分割を関心領域の抽出を行った訓練サンプルの訓練によってサポートベクトル分類モデルを得る,関心領域の画素を境界点と非境界点に分けた。次に,境界点を再度-内膜管腔境界点と中膜外膜境界点を-に分類した。最後に分類結果に対して検定を行う発見的探索を用いて,誤り分類の画素点を除去する。本論文では80枚の頚動脈超音波画像を用いて実験を行い,実験結果とゴールドスタンダードと比較し,内膜中膜肥厚さの平均絶対誤差は(46.08±23.50)ΜMであり,平均フレーム画像あたりの処理時間は0.88Sであった。実験結果は,全自動分割アルゴリズムが高速を持ち、全自動等の特徴が,測定結果と金標準には高い一貫性を持つ臨床応用の実際的要求を満たすことができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クラスタ化 ,  *超音波画像 ,  *画像 ,  *膜厚 ,  画素 ,  *サポートベクトルマシン ,  加工時間 ,  アルゴリズム ,  正規化 ,  *頚動脈
準シソーラス用語： 内膜中膜肥厚 ,  *中膜 ,  内膜 ,  関心領域 ,  画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： carotid artery ,  intima-media thickness ,  support vector machine ,  automatic segmentation algorithm ,  ultrasound image

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： サポートベクトルマシン ,  SVM ,  頚動脈 ,  超音波画像 ,  膜厚さ