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J-GLOBAL ID:201602212926445695   整理番号:16A1371702

局所凸状,強度および形状情報に基づく小さな塊の効率的検出

Efficient Small Blob Detection Based on Local Convexity, Intensity and Shape Information
著者 (8件):
資料名:
巻: 35  号:ページ: 1127-1137  発行年: 2016年 
JST資料番号: H0895A  ISSN: 0278-0062  CODEN: ITMID4  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)
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サイズや形状などの臨床的に関連する特徴を定量化するための医用画像からの小さな構造(小さい塊)の同定は,多くの医療用途において重要である。本論文で検討した特定の用途の1つは,目標としたコントラスト増強および磁気共鳴画像化後の腎臓糸球体の自動検出である。局所的な凸面,強度および形状情報に基づいて3D医療画像から小さな塊(例えば腎臓からの糸球体)を分割するために,ヘッセ行列に基づくガウス分布(HDoG)と呼ばれる計算効率の良いアルゴリズムを提案した。画像を最初に平滑化し,局所的な凸面に基づいて小さな塊の候補領域を予め分割する。次いで,候補領域から2つの新規な3次元領域特徴(局所的なぼやけと領域の平坦性)を抽出した。領域強度とともに,自動ポストプルーニングの教師なし学習アルゴリズムで3つの機能を使用した。HDoGを最初に2D形式で検証し,文献からの他の3つのブロブ検出器と比較した。これらは一般に2D画像用である。3D画像から小さな塊の検出可能性を試験するために,240セットのシミュレート画像を,コントラスト強調された3D MRIで観察した腎臓ネフロン分布を模倣するシナリオに対して描写した。結果は,多数の小さい塊を検出する際にHDoGの満足な性能を示した。次に,実際の腎臓3D MR画像(6匹のラット,3匹のヒト)を用いて,糸球体検出のためのHDoGの適用性を検証した。MRIをステレオ計測と比較することにより,HDoGが3Dブロブのセグメンテーションのためのロバストで効率的で教師なしの手法であることを検証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST
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分類 (3件):
分類
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医用画像処理  ,  医用情報処理  ,  腎臓 
タイトルに関連する用語 (2件):
タイトルに関連する用語
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