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J-GLOBAL ID：201702223126372792   整理番号：17A0105148

3D領域法と改良凸包アルゴリズムに基づく投与分割法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

Lung Segmentation Method Based on 3D Region Growing Method and Improved Convex Hull Algorithm

著者 (4件)： Dai Shuangfeng (College of Engineering of Science, University of Chinese Academy of Sciences) ,  Lu Ke (College of Engineering of Science, University of Chinese Academy of Sciences) ,  Zhai Rui (College of Engineering of Science, University of Chinese Academy of Sciences) ,  Dong Jiyang (College of Engineering of Science, University of Chinese Academy of Sciences)
資料名： Dianzi yu Xinxi Xuebao  (Dianzi yu Xinxi Xuebao)
巻： 38  号： 9  ページ： 2358-2364  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2507A  ISSN： 1009-5896  CODEN： DKXUEC  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： 肺実質分割結果の正確性は実際の臨床応用において非常に重要な意義がある。しかし、肺結節の位置、大きさ、形状の不規則性、肺部病変の多様性、及び人体の胸部解剖構造の明らかな差異などにより、各種類の分割方法はすべての胸部CT画像に統一的に適用できないため、肺実質の分割方法に関する研究は依然として大きな挑戦がある。本論文は,国内外の研究と解析に基づき,3D領域における法と改良凸包アルゴリズムに基づく投与分割法を提案した。3D領域成長法の粗分割に基づき,セグメンテーション結果を細線化し,連結領域法と形態学的方法を結合して,気管と主気管支を除去し,最終的に肺実質のマスクを得て,最終的に改良した凸包アルゴリズムを用いて肺輪郭を修復した。最終的に,肺分割結果を得た。凸包アルゴリズムとGun球法アルゴリズムを比較することによって,提案した改良凸包アルゴリズムが効果的に肺輪郭輪郭を修復することができて,修復結果の精度がより高いことを証明した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *凸包 ,  気管 ,  *アルゴリズム ,  セグメンテーション ,  気管支 ,  解剖 ,  細線化 ,  *三次元 ,  *分割法 ,  モルフォロジー
準シソーラス用語： 肺セグメンテーション ,  領域成長法 ,  胸部CT画像 ,  不規則性 ,  肺結節 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Lung segmentation ,  3D region growing method ,  Convex hull algorithm ,  Connected domain processing

分類 (1件)： 呼吸器の診断  (GI02000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 凸包 ,  アルゴリズム ,  投与 ,  分割法 ,  提案