文献

J-GLOBAL ID：201502204586012180   整理番号：15A0885472

PET/CT画像に基づく動的輪郭モデルを使用した自動PET/CT画像に基づく動的輪郭モデルを使用した自動化肺結節セグメンテーションセグメンテーション

Automated Lung Nodule Segmentation Using an Active Contour Model Based on PET/CT Images

著者 (4件)： QIANG Yan (Taiyuan Univ. Technol., Shanxi, CHN) ,  ZHANG Xiaohui (Taiyuan Univ. Technol., Shanxi, CHN) ,  JI Guohua (Taiyuan Univ. Technol., Shanxi, CHN) ,  ZHAO Juanjuan (Taiyuan Univ. Technol., Shanxi, CHN)
資料名： Journal of Computational and Theoretical Nanoscience  (Journal of Computational and Theoretical Nanoscience)
巻： 12  号： 8  ページ： 1972-1976  発行年： 2015年08月 
JST資料番号： W2377A  ISSN： 1546-1955  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文で筆者らは,肺結節の正確なセグメンテーションを達成するために,PET/CTと動的輪郭モデルを組み合わせた肺結節の自動セグメンテーションに対する高効率法を設計した。筆者らの方法は肺結節同定負荷を大幅に削減し,肺癌患者における診察効率を改善した。本アルゴリズムの有効性を示すために,筆者らは新しく提案した本方法をK-meansクラスタリングアルゴリズムと比較した。ここでK-means法は血管,良性結節,悪性結節をセグメント化し,筆者らが提案した方法は疑わしい悪性結節だけをセグメント化した。要約すると,PET/CT画像に基づく動的輪郭モデルを使用したセグメンテーションは効率的であった。マッチングテンプレートのSUV範囲を減少させることにより本問題を解決できた。

シソーラス用語： PET【トモグラフィー】 ,  X線CT ,  画像 ,  *画像処理 ,  輪郭 ,  *肺疾患 ,  *セグメンテーション ,  クラスタ分析 ,  平均法
準シソーラス用語： K-meansクラスタリングアルゴリズム ,  *PET/CT ,  自動セグメンテーション ,  *動的輪郭モデル ,  *肺結節

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  呼吸器の診断  (GI02000S) ,  肺  (EJ05020K)

タイトルに関連する用語 (6件)： PET ,  CT画像 ,  動的輪郭モデル ,  自動化 ,  肺結節 ,  セグメンテーション