文献

J-GLOBAL ID：201602216768390568   整理番号：16A0987026

クラスタリングとDRLSEモデルの空間域模糊頭蓋脳出血はCT画像分割を結合した。【JST・京大機械翻訳】

Segmentation of Intracranial Hemorrhage CT Image Based on Spatial Fuzzy Clustering and DRLSE Model

著者 (4件)： Wang Yuliang (College of Information Science & Engineering, Huaqiao University) ,  Jin Fujiang (College of Information Science & Engineering, Huaqiao University) ,  Gao Hongzhi (The Second Clinical of Fujian Medical University) ,  Huang Caihong (College of Information Science & Engineering, Huaqiao University)
資料名： Kongzhi Gongcheng  (Kongzhi Gongcheng)
巻： 23  号： 3  ページ： 353-360  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2953A  ISSN： 1671-7848  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： 脳CT画像で出血病変の分割に使用に対して頭蓋脳出血はCT画像における出血病巣の存在が明らかでない、境界が不規則な不連続及び高雑音現象を含む,1つの結合空間域模糊クラスタリングとDRLSEモデルアルゴリズムをを提案した。まず,空間領域情報のファジィC平均クラスタリングアルゴリズムは出血のCT画像の初期クラスタの分割を採用し,次に,ファジィクラスタリングの結果を利用して距離正則化レベル集合進化(DISTANCE REGULARIZED LEVEL SET EVOLUTION, DRLSE)モデル初期化。新しいアルゴリズムでは,画像空間ドメイン情報を導入して,手作業の初期化を必要としない,DRLSEモデル曲線の精確、安定な発達をする。実験結果は,従来のFCMアルゴリズムは閾値分割アルゴリズムと比較して,このアルゴリズムが、セグメンテーションより良い分割効果がより速い速度とより強いロバスト性とノイズ耐性を持っていることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像 ,  曖昧さ ,  雑音安定度 ,  正則化 ,  *クラスタ化 ,  セグメンテーション ,  *クラスタ ,  *出血 ,  アルゴリズム ,  *脳出血 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： レベルセット法 ,  ファジィクラスタリング ,  クラスタリングアルゴリズム ,  *CT画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Intracranial hemorrhage on brain CT ,  inconspicuous ,  irregular ,  discontinuous ,  noisy ,  DRLSE model

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： クラスタリング ,  頭蓋 ,  脳出血 ,  CT画像