文献

J-GLOBAL ID：201702253319715194   整理番号：17A0161827

MSRMとSNAKEアルゴリズムを組み合わせたMRI腫瘍の抽出【JST・京大機械翻訳】

MRI tumor extraction via MSRM and Snake algorithms

著者 (5件)： Hou Yuqing (School of Information Science and Technology,Northwest University) ,  Xue Xinyu (School of Information Science and Technology,Northwest University) ,  He Xiaowei (School of Information Science and Technology,Northwest University) ,  Bai Shuai (School of Information Science and Technology,Northwest University) ,  Lu Wei (Faculty of Science,Xi’an Shiyou University)
資料名： Xibei Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Xibei Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 46  号： 5  ページ： 667-672  発行年： 2016年 
JST資料番号： C3019A  ISSN： 1000-274X  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： 最大類似性領域併合(MSRM)アルゴリズムとSNAKEアルゴリズムを結合した新しいセグメンテーション法を提案し,MRイメージングにおける腫瘍領域を抽出した。まず第一に,単純な線形反復クラスタリング(SLIC)アルゴリズムを用いて画像を分割し,次にMSRMアルゴリズムを用いて画像領域の境界を得て,最終的に輪郭モデルを初期輪郭線として使用して,画像の腫瘍抽出を完了した。実験結果は,MSRMアルゴリズムと比較して,提案方法がMRIの腫瘍領域をより正確に抽出することができ,SNAKEモデルの初期輪郭線を手動で選択する必要がないことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像 ,  *腫瘍 ,  画像処理 ,  類似性 ,  線形性 ,  クラスタ化 ,  *アルゴリズム ,  セグメンテーション
準シソーラス用語： 領域マージング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： MRI ,  MSRM ,  Snake algorithm ,  SLIC ,  initial contour ,  tumor extraction

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (3件)： アルゴリズム ,  MRI ,  腫瘍