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J-GLOBAL ID：201702275307716941   整理番号：17A0309022

単一出発点からの血管様構造の自動追跡【Powered by NICT】

Automatic tracking of vessel-like structures from a single starting point

著者 (6件)： Borges Oliveira Dario Augusto (Institute of Mathematics and Statistics, University of Sao Paulo, Brazil) ,  Borges Oliveira Dario Augusto (Electrical Engineering Department, Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro, Brazil) ,  Leal-Taixe Laura (Institute of Geodesy and Photogrammetry, ETH Zurich, Switzerland) ,  Queiroz Feitosa Raul (Electrical Engineering Department, Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro, Brazil) ,  Queiroz Feitosa Raul (Electrical Engineering Department, Rio de Janeiro State University, Brazil) ,  Rosenhahn Bodo (Institute for Information Processing, Leibniz University Hannover, Germany)
資料名： Computerized Medical Imaging and Graphics  (Computerized Medical Imaging and Graphics)
巻： 47  ページ： 1-15  発行年： 2016年01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： 血管ネットワークの同定は,医用画像解析の社会では重要な主題である。ほとんどの方法は単一血管追跡に焦点を当てているが,完全な血管ネットワークを追跡するための存在するいくつかの解決方法は,通常は計算量が多く,多くのユーザーインタラクションを必要とする。本論文では,単一出発点を用いて反復的に完全な血管ネットワークを追跡する方法を示した。提案アプローチでは,同心球状層に分布サンプリング点の雲に基づいている。も容器モデルとサンプル点では,このモデルを良く適合しているか,の計量を提案した。,最小コストフロー問題としてネットワーク追跡を実装し,分岐と経路を扱う本質的により血管構造を逐次的に追跡する新しい最適化方式を提案した。この方法を合成と実画像の両者を用いて試験した。合成血管の9種のデータセットについて,98%以上の最大精度を達成した。パラメータ設定に対する提案手法の感度を解析し,提案したアルゴリズムのロバスト性を示す合成データセットを使用した。実画像に対して,冠動脈,頸動脈および肺データを使用した血管構造を分割し,視覚結果を示すことである。実画像のそれにもかかわらず,著者らは嗅覚系における神経線維のネットワークのための数値的および視覚的結果を提示した。視力がさらに結果はまた,血管ネットワークトポロジーを同定するためのこの手法の可能性を示した。提示した方法は,試験したいくつかの異なるデータセットに対して良好な結果を実現し,血管様構造を分割するための可能性を持っている。また,本質的に抽出し,トポロジー情報は計算機支援診断と手術計画へのさらなる解析に用いることができる。最後に,この方法のモジュラ側面は,問題指向調整と改善のための可能性を有している。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： 医用画像 ,  視力 ,  ロバスト性 ,  計算量 ,  最適化 ,  画像 ,  ネットワーク ,  位相幾何学 ,  冠動脈 ,  キャラクタリゼーション ,  計算機診断 ,  頚動脈 ,  *血管
準シソーラス用語： ネットワークトポロジー ,  血管構造 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 血管ネットワーク追跡 ,  線形計画法 ,  容器特性化 ,  医用画像

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (3件)： 出発点 ,  血管 ,  自動追跡