文献

J-GLOBAL ID：200902108182573270   整理番号：01A0234487

肝X線CT画像における診断特徴量に関する学習ルールを用いた腫ようの良悪性判別手法

Segment Classification Method for X-Ray CT Images of Liver Cancer Based on Application of Inductive Learning to Segment Features.

著者 (3件)： 石黒正揮 (三菱総研 情報通信研究部) ,  村瀬一郎 (三菱総研 情報通信研究部) ,  森山紀之 (国立がんセ 中央病院)
資料名： Medical Imaging Technology  (Medical Imaging Technology)
巻： 19  号： 1  ページ： 43-49  発行年： 2001年01月25日 
JST資料番号： X0353A  ISSN： 0288-450X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 肝CT画像におけるセグメントの特徴量に対して帰納学習を適用す...

シソーラス用語： *X線CT ,...

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分類 (3件)： 腫ようの診断  (GE03020J) ,  放射線を利用した診断  (GC04020K) ,  消化器の腫よう  (GH04000D)

引用文献 (7件)：

• GAO, L. Automatic Liver Segmentation Technique for Three-Dimensional Visualization of CT Data. J Radiology. 1996, 201, 2, 359-364
• 桝本潤. X線CT画像からの肝腫瘤自動抽出の検討. 電子情報通信学会論文誌. 2000, J83-D-II, 1, 219-227
• HU, H. Multi-slice Helical CT : Scan and Reconstruction. Medical Physics. 1999, 26, 1, 5-18
• 大倉恵子. 医用画像からの特徴抽出を目的とした画像セグメンテーション手法. 日本医用画像工学会予稿集, 1999. 1999, 17, 4, 401-402
• FUKUNAGA, K. Introduction to Statistical Patern Recognition. 1990

タイトルに関連する用語 (7件)： X線CT画像 ,  診断 ,  特徴量 ,  学習ルール ,  腫よう ,  性判別 ,  手法