文献

J-GLOBAL ID：201702240139278940   整理番号：17A0181696

CT画像における肝臓のスパース分割アルゴリズム【Powered by NICT】

Sparse Segmentation Algorithm of Liver in CT Images

著者 (4件)： Sun Bin ,  Ma Chunhui ,  Jin Xinyu ,  Luo Ye
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ISCID  ページ： 457-460  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 肝臓形状は複雑で,病理学的変化は肝形状に大きな影響を及ぼす。CT画像における肝臓の境界のセグメンテーションを実現するためには,肝臓形状辞書を構築し,入力CT画像は,スパース金標準肝境界辞書における角点により表現し,最良の一致は,選択された最終的セグメンテーション結果であることである。実験結果は他のセグメンテーションアルゴリズムと比較して,提案アルゴリズムでは,1.7±0.7%,面積オーバーラップ誤り率3.4±1.5%相対面積誤差で肝臓画像のセグメンテーションがより良く行えることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： セグメンテーション ,  *画像 ,  *透視図法 ,  金 ,  *アルゴリズム ,  誤り率 ,  病理学
準シソーラス用語： オーバラップ ,  *CT画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (3件)： CT画像 ,  肝臓 ,  アルゴリズム