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J-GLOBAL ID：201602276819571915   整理番号：16A0952281

マルチドメイン事前の乳腺超音波画像の協調の分割に基づく【JST・京大機械翻訳】

Breast Ultrasound Image Co-segmentation by Means of Multiple-domain Knowledge

著者 (5件)： Shao Haoyang (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology) ,  Zhang Yingtao (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology) ,  Xian Min (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology) ,  Li Zhixun (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology) ,  Tang Xianglong (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology)
資料名： Zidonghua Xuebao  (Zidonghua Xuebao)
巻： 42  号： 4  ページ： 580-592  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2134A  ISSN： 0254-4156  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： 乳腺超音波(BREAST ULTRASOUND, BUS)画像は低い信号対雑音比は低いコントラストおよび比較的ファジィエッジを有し,その分割は一つの挑戦的な作業である。本論文では1つの協調マルチドメイン分割モデルを提案し,このモデルでは,空間領域と周波数領域でのアプリオリを結合することによって,そして協同分割の概念を導入して乳腺超音波配列への分割を実現する。モデル空間において腫瘍の姿勢、位置と強度の情報を得ることができる,周波数領域において位相一貫性とゼロクロス検出を用いて腫瘍のエッジ情報を得て,グローバルのエネルギー項を構築し最後に協同の分割利用の思想により,効果的に画像シーケンス情報を利用する。実験結果は従来の乳腺超音波画像セグメンテーション法と比べて,本論文で提案した分割モデルは非常によく低コントラスト低エコー画像および単一フレーム分割モデルのない有効な分割の画像を処理することができる,分割結果がより高い正確さを有することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コントラスト ,  位相 ,  *超音波 ,  *画像 ,  周波数領域 ,  *乳腺 ,  セグメンテーション ,  SN比 ,  腫瘍 ,  *超音波画像
準シソーラス用語： 画像列 ,  空間領域 ,  *マルチドメイン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Breast ultrasound (BUS) images ,  co-segmentation ,  multiple-domain knowledge ,  computer-aided diagnosis (CAD)

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチドメイン ,  乳腺 ,  超音波画像 ,  協調