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J-GLOBAL ID:201702261947484497   整理番号:17A0066187

CT画像に基づく肺組織分割とその機能定量分析【JST・京大機械翻訳】

Pulmonary Tissue Segmentation and Quantitative Function Analysis Based on CT Image
著者 (5件):
資料名:
巻: 37  号:ページ: 581-587  発行年: 2016年 
JST資料番号: C2136A  ISSN: 1000-1220  CODEN: XWJXEH  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)
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高精度の肺組織分割は肺機能の定量分析の前提と基礎であり、慢性閉塞性肺疾患の補助診断に役立つ。従来の肺組織分割方法は肺輪郭内部の細気管支を除去せず、しかも厳重な癒着の肺気腫の病例を処理することができない。本論文では,三次元肺組織セグメンテーションのための完全自動化法を提案した。まず第一に,誤り検出機構を有する二次元画像しきい値選択と三次元領域成長を用いて,粗い分割を行い,気道ととから成る肺部充气領域を得た。次に,閾値と気管形態学的分析によって,肺气道樹を分離し,漏れを防止し,より多くの肺内気管支を抽出した。最後に,走査線の位置決めと動的計画法によって,前と後の癒着の位置決めと左右の分離を実現した。実験では、それぞれ20組のEXACT09データと20組のVESSEL12データを用いて提案方法を評価した結果、抽出した气道樹の平均数は131個であり、医師の標記した金標準と比較して、分岐検出率は54であることが分かった。20.83;肺実質分割の結果は,データセットの肺輪廓 MARKと比較し,JACCARDの係数は95であった。平均絶対距離は0であった。89MM結果により、本論文の方法は肺組織を有効に抽出でき、実行時間は従来の方法と比べ、臨床応用において一定の優勢があることが明らかになった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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呼吸器の臨床医学一般  ,  呼吸器の診断 
タイトルに関連する用語 (3件):
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