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J-GLOBAL ID：201502209846382549   整理番号：15A1154459

乳房超音波画像の位相情報に基づくレベルセットセグメンテーション【Powered by NICT】

Level set segmentation based on phase information of the breast ultrasound image

著者 (6件)： Chen Yuxi (Dep. of Medical Information, Sichuan Univ., Chengdu) ,  Liu Qi (Dep. of Medical Information, Sichuan Univ., Chengdu) ,  Huang Yunzhi (Dep. of Medical Information, Sichuan Univ., Chengdu) ,  Zhang Jing (Dep. of Medical Information, Sichuan Univ., Chengdu) ,  He Ling (Dep. of Medical Information, Sichuan Univ., Chengdu) ,  Deng Lihua (Dep. of Medical Information, Sichuan Univ., Chengdu)
資料名： Zhongguo Yixue Yingxiang Jishu  (Zhongguo Yixue Yingxiang Jishu)
巻： 31  号： 3  ページ： 463-466  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2235A  ISSN： 1003-3289  CODEN： ZYYJEI  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的収束速度に基づく乳房腫ようの超音波画像のセグメンテーション結果を改善するためには距離正則化レベルセット進展(DRLSE)モデルの位相情報からの着手。方法最初に,画像は,周波数領域での,このLog-Gaborフィルタバンクを用いてろ過した。guassian雑音補償後の乳房超音波画像の最大エネルギー相PC(M)の方向を位相一貫性に基づいて得られた。また詳細保存異方性拡散(DPAD)異方性拡散モデルは,PC(M)のスペックル雑音干渉を減らすために用いた。DRLSEモデルの収束速度を置換する独立変数としてシグモイド関数をろ過PC(M)を選択した。結果元のモデル,相ベースDRLSEのセグメンテーション結果と比較しては類似性指数(SI),真の正(TP)と偽陰性(FN)における優勢(すべてP<0.05)を持っていた。結論は,提案したセグメンテーション法は加工乳房腫よう超音波像における元のモデルよりも優れていた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *位相 ,  乳房腫瘍 ,  *超音波画像 ,  *セグメンテーション ,  シグモイド関数 ,  フィルタバンク ,  濾過 ,  雑音 ,  *画像 ,  *乳房
準シソーラス用語： 偽陰性 ,  スペックル雑音 ,  異方性拡散 ,  収束速度 ,  *位相情報 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 腫ようの診断  (GE03020J) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 乳房 ,  超音波画像 ,  位相情報 ,  セグメンテーション