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J-GLOBAL ID：201702228940993790   整理番号：17A0309029

医用画像の意味的アノテーションのためのコンテンツベース画像検索技術の適用【Powered by NICT】

Adapting content-based image retrieval techniques for the semantic annotation of medical images

著者 (16件)： Kumar Ashnil (School of Information Technologies, University of Sydney, Australia) ,  Kumar Ashnil (Institute of Biomedical Engineering and Technology, University of Sydney, Australia) ,  Dyer Shane (School of Electrical and Information Engineering, University of Sydney, Australia) ,  Kim Jinman (School of Information Technologies, University of Sydney, Australia) ,  Kim Jinman (Institute of Biomedical Engineering and Technology, University of Sydney, Australia) ,  Li Changyang (School of Information Technologies, University of Sydney, Australia) ,  Li Changyang (Institute of Biomedical Engineering and Technology, University of Sydney, Australia) ,  Leong Philip H.W. (School of Electrical and Information Engineering, University of Sydney, Australia) ,  Leong Philip H.W. (Institute of Biomedical Engineering and Technology, University of Sydney, Australia) ,  Fulham Michael (School of Information Technologies, University of Sydney, Australia) ,  Fulham Michael (Institute of Biomedical Engineering and Technology, University of Sydney, Australia) ,  Fulham Michael (Department of Molecular Imaging, Royal Prince Alfred Hospital, Sydney, Australia) ,  Fulham Michael (Sydney Medical School, University of Sydney, Australia) ,  Feng Dagan (School of Information Technologies, University of Sydney, Australia) ,  Feng Dagan (Institute of Biomedical Engineering and Technology, University of Sydney, Australia) ,  Feng Dagan (Med-X Research Institute, Shanghai Jiao Tong University, China)
資料名： Computerized Medical Imaging and Graphics  (Computerized Medical Imaging and Graphics)
巻： 49  ページ： 37-45  発行年： 2016年04月 
JST資料番号： T0220A  ISSN： 0895-6111  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 医用画像の自動注釈は,証拠に基づく診断,医師教育,生物医学研究を強化するために使用できる総合的な意味アーカイブを構築するための前提条件である。注釈も構造化放射線医学報告書の自動生成における重要な応用を持っている。以前の研究の多くは,画像のモダリティのような特性,または画像化生物学的システムや身体部位と注釈画像に焦点を当てた。しかし,多くの挑戦は,低レベルの画像特徴と高レベルの意味論的概念間の関係と関連性の発見が困難なため,医用画像(例えば,石灰化,血管閉塞などの存在)における高レベル意味内容のアノテーションのための残っている。この困難は,ラベル付き訓練データの欠如によって複雑になっている。本論文では,コンテンツベース画像検索(CBIR)からの技法を活用した医用画像の自動意味的アノテーションのための手法を提案した。CBIR(コンテンツベース画像検索)が,これら画像に描かれた高レベル意味内容を表現するために定量可能な低レベル画像特徴を用いた確立された画像検索技術である。この方法は,類似した低レベル特徴を有することをラベル付き画像の収集を同定または検索するCBIR(コンテンツベース画像検索)技法の拡張を,この収集は最良の高レベルセマンティック注釈を決定するために用いた。はこの方法は下地となる検索戦略に関係なく実行可能であることを示すために,重み付き最近傍検索およびマルチクラス分類による検索を用いたアノテーション法を実証した。を実験的にいくつかの確立されたベースライン技術(分類と回帰)と提案手法を比較し,この方法は肝臓コンピュータ断層撮影(CT)画像のアノテーションにおける最高精度を達成することを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 生体系 ,  意味論 ,  *アノテーション ,  *画像検索 ,  石灰化 ,  *画像 ,  構造形成 ,  医師 ,  画像特性 ,  放射線医学 ,  *医用画像
準シソーラス用語： 訓練データ ,  画像化 ,  モダリティ ,  *コンテンツベース画像検索 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 画像アノテーション ,  コンテンツベースの画像検索 ,  計算機トモグラフィー ,  肝臓 ,  ImageCLEF

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 医用画像 ,  意味 ,  アノテーション ,  コンテンツベース画像検索