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J-GLOBAL ID：201002219902990660   整理番号：10A0213482

超音波画像のセグメンテーションに対する確率密度差-利用動的輪郭

Probability density difference-based active contour for ultrasound image segmentation

著者 (7件)： LIU Bo (School of Computer Sci. and Technol., Harbin Inst. of Technol., Harbin PR China) ,  CHENG H.d. (School of Computer Sci. and Technol., Harbin Inst. of Technol., Harbin PR China) ,  CHENG H.d. (Dep. of Computer Sci., Utah State Univ., Logan, UT 84322, USA) ,  HUANG Jianhua (School of Computer Sci. and Technol., Harbin Inst. of Technol., Harbin PR China) ,  TIAN Jiawei (Second Affiliated Hospital of Harbin Medical Univ., Harbin PR China) ,  TANG Xianglong (School of Computer Sci. and Technol., Harbin Inst. of Technol., Harbin PR China) ,  LIU Jiafeng (School of Computer Sci. and Technol., Harbin Inst. of Technol., Harbin PR China)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 43  号： 6  ページ： 2028-2042  発行年： 2010年06月 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： その低信号/雑音比,低コントラスト,およびぼけ境界により,超音波(US)画像の領域分割は困難なタスクである。今回,乳房超音波(BUS)画像の領域分割に対して新しいレベル集合-利用動的輪郭モデルを提案した。まず,様々な領域における輝度の実際および推定確率密度間の差に従ってエネルギー関数を定式化し,実際の確率密度を直接計算した。推定確率密度の計算には確率密度推定法と背景知識を用いた。レベル集合法によってエネルギー関数を定式化し,エネルギー関数の最小値を発見する偏微分方程式を導出した。数値計算のため,中心差および非再初期化法により,導出した偏微分方程式を近似した。提案の手法を合成画像と臨床BUS画像の両者に適用し,その特性を検討し,性能を評価した。実験結果は,提案の手法はBUS画像を十分にモデル化でき,雑音にロバストであり,正確かつ高信頼にBUS画像を分割できることを実証した。Copyright 2010 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 超音波画像 ,  画像分析 ,  確率密度 ,  輝度 ,  最小値 ,  偏微分方程式 ,  *乳房腫瘍 ,  ロバスト性 ,  *計算機診断
準シソーラス用語： エネルギー関数 ,  レベル集合法 ,  *画像セグメンテーション ,  高信頼性 ,  差異 ,  動的輪郭モデル ,  乳房画像

分類 (1件)： 腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 音波画像 ,  セグメンテーション ,  確率密度 ,  動的輪郭