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J-GLOBAL ID：201202218728678448   整理番号：12A1744155

医用画像の位置あわせのための新しい相互情報ベースの類似性測度

A NEW MUTUAL INFORMATION BASED SIMILARITY MEASURE FOR MEDICAL IMAGE REGISTRATION

著者 (3件)： REEL Parminder Singh (Open Univ., Milton Keynes, GBR) ,  DOOLEY Laurence S. (Open Univ., Milton Keynes, GBR) ,  WONG K.C.P. (Open Univ., Milton Keynes, GBR)
資料名： IET Conference Publications  (IET Conference Publications)
巻： 600  ページ： 29-34  発行年： 2012年 
JST資料番号： B0665A  ISSN： 0537-9989  資料種別： 会議録 (C)
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： 本論文では,医用画像位置あわせ(IR)のロバスト性および計算効率を向上するために,相互情報量(MI)を結合した主成分分析期待値最大化(EMPCA)を使用した,新しい類似性測度を提案した。最初に,IR,MI,およびEMPCAの基本原理について概説し,次に,提案したEMPCA-MIモデルによる類似性測度の定式化と,計算手順について解説した。ここでは,近傍領域(NR)情報とEMPCAを使用したMIの結合手順を,EMPCA-MIモデルに対する擬似コードで示した。最後に,三帯域のMRI画像の試験データセットを使用したEMPCA-MIに対する,実験のセットアップと結果の分析について提示した。結果は,強度不均一性(INU)および雑音の存在下で,提案した類似性測度が,既存のMIベースの類似性測度よりも,ロバスト性を向上させ,かつ計算の複雑さを低減できることを示した。

シソーラス用語： *医用画像 ,  *レジストレーション【画像】 ,  類似性 ,  測度 ,  *相互情報量 ,  主成分分析 ,  ロバスト性 ,  計算量
準シソーラス用語： 期待値最大化 ,  計算の複雑さ

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

タイトルに関連する用語 (4件)： 医用画像 ,  位置あわせ ,  類似性 ,  測度