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J-GLOBAL ID：201602213308152430   整理番号：15A1298540

局所情報の改善されたC-V超音波画像セグメンテーションモデル【Powered by NICT】

The Improved C-V Ultrasound Image Segmentation Model of Combining Local Information

著者 (4件)： Zheng Wei (Coll. of Electronic and Information Engineering, Hebei Univ., Key Lab. of Digital Medical Engineering in Heibei ...) ,  Zhang Jing (Coll. of Electronic and Information Engineering, Hebei Univ., Key Lab. of Digital Medical Engineering in Heibei ...) ,  Li Kaixuan (Coll. of Electronic and Information Engineering, Hebei Univ., Key Lab. of Digital Medical Engineering in Heibei ...) ,  Hao Dongmei (Affiliated Hospital, Hebei Univ., Heibei, Baoding)
資料名： Guangdian Gongcheng  (Guangdian Gongcheng)
巻： 42  号： 8  ページ： 66-72  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2092A  ISSN： 1003-501X  CODEN： GUGOEC  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： エッジ(C-V)モデルなしとして動的輪郭強度不均一性を伴う甲状腺超音波画像を分割することは困難である。,局所情報を組み合わせることの改善されたC-V超音波画像セグメンテーションモデルを提案した。最初に,局所情報は,グレー分布によって影響されなかった。,この特性により,局所画像適合情報を用いた新しい速度関数を構築した。局所グレーレベルの変化によると,速度関数は曲線発生速度を弾力的に制御できる。速度関数をC-Vモデルに取り込まれ,大域的セグメンテーションの能力を持っていた。実験結果は,提案したモデルは,強度不均一性を有する甲状腺腫りゅう超音波画像の正確なセグメンテーションを達成できることを示した。またセグメンテーション効率も改善した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *超音波画像 ,  *画像 ,  *セグメンテーション ,  甲状腺
準シソーラス用語： 腫瘤 ,  動的輪郭 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 超音波画像 ,  セグメンテーション ,  モデル