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J-GLOBAL ID：201002282875674356   整理番号：10A0760337

医用画像セグメンテーションのためのBayesリスクに基づくレベル集合法

A level set method based on the Bayesian risk for medical image segmentation

著者 (1件)： CHEN Yao-tien (Dep. of Computer Sci. and Information Engineering, Yuanpei Univ., No. 306, Yuanpei St., Hsinchu City 30015, Taiwan)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 43  号： 11  ページ： 3699-3711  発行年： 2010年11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： 画像セグメンテーションのためのBayesリスク分類誤差から導いた代替基準を提案した。提案したモデルでは,いろいろなクラスに対する事後画像濃度の差異を通して決定した領域ベースの力,Kullback-Leibler情報数から導いた事前確率に基づく項,および過剰に不規則な小さな分割領域の生成を回避するために加えた規則項を導入した。他のレベル集合法に比べて,提案した方法は画素分類の最適決定と事前確率の推定に頼っており,そのためこの手法は理論と実際でより良い信頼性を持っている。実験により,提案した方法がターゲットの複雑な形状を抽出でき,各種の医用画像に対してロバストであることを示した。さらに,このアルゴリズムはマルチフェーズセグメンテーションに容易に拡張できる。Copyright 2010 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *医用画像 ,  *セグメンテーション ,  *数値解法 ,  Bayes推定 ,  情報量 ,  事前確率 ,  仮説検定 ,  パターン分類
準シソーラス用語： Kullback-Leibler情報量 ,  リスク分類 ,  *レベル集合法

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (3件)： 医用画像セグメンテーション ,  リスク ,  レベル集合法