文献

J-GLOBAL ID：201702231112603639   整理番号：17A0073270

CT画像に基づく肺組織分割法について総説する。【JST・京大機械翻訳】

Survey of lung tissues segmentation based on CT image

著者 (5件)： Geng Huan (College of Information Science & Engineering,Key Laboratory of Medical Image Computing of Ministry of Education, Northeastern University) ,  Tan Wenjun (College of Information Science & Engineering,Key Laboratory of Medical Image Computing of Ministry of Education, Northeastern University) ,  Yang Jinzhu (College of Information Science & Engineering,Key Laboratory of Medical Image Computing of Ministry of Education, Northeastern University) ,  Cao Peng (College of Information Science & Engineering,Key Laboratory of Medical Image Computing of Ministry of Education, Northeastern University) ,  Zhao Dazhe (College of Information Science & Engineering,Key Laboratory of Medical Image Computing of Ministry of Education, Northeastern University)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 33  号： 7  ページ： 1929-1935  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  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： CT画像は空間分解能が高いという利点があり、肺疾患の画像診断の第一選択方式である。肺病変の検出と測定、肺機能の定量分析はいずれも正確な肺組織分割を必要とする。CT画像のノイズ、アーチファクト、部分体積効果などの干渉による肺部の各組織間のグレースケールの重なり、境界の曖昧さ、分離が難しい問題を解決するために、肺の各分割対象に対する有効な解決方法を系統的に総説した。肺実質の分割、肺血管の分割、肺部の分割、肺葉の分割、肺結節の分割及び肺部の病変組織の分割などの面から、直面する挑戦性問題と現在の研究の進展を詳しく分析し、そして肺組織の分割方法の発展傾向を詳しく述べた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 曖昧さ ,  画像診断 ,  アーチファクト ,  空間分解能 ,  定量分析 ,  グレースケール ,  肺疾患 ,  *分割法
準シソーラス用語： 病巣 ,  肺結節 ,  肺葉 ,  肺血管 ,  肺機能 ,  *肺組織 ,  *CT画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： lung tissues segmentaion ,  pulmonary parenchyma segmentation ,  pulmonary vascular segmentaion ,  pulmonary airways segmentation ,  pulmonary lobes segmentation ,  pulmonary nodules segmentation ,  lung lesions segmentaion

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： CT画像 ,  肺組織 ,  分割法 ,  総説