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J-GLOBAL ID：201602257368609126   整理番号：16A0330414

動的統計形状モデルに基づく新規超音波画像分割【Powered by NICT】

A novel ultrasound image segmentation based on a dynamical statistical shape model

著者 (3件)： Ni Bo (Computer School of Wuhan Univ., Wuhan) ,  He Fazhi (Computer School of Wuhan Univ., Wuhan) ,  Yuan Zhiyong (Computer School of Wuhan Univ., Wuhan)
資料名： Zhongguo Kexue Xinxi Kexue  (Zhongguo Kexue Xinxi Kexue)
巻： 45  号： 11  ページ： 1449-1465  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2771A  ISSN： 1674-7267  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： 2D超音波(US)画像から病変領域をセグメント化するコンピューター支援療法の術中計画を定義するのに重要なステップである。しかし,それはまだ2理由のために挑戦課題のままである:(1)US画像の信号対雑音比(SNR)が低いと,強度の不均一分布は,局所的ファジィ境界を引き起こす。(2)軟組織の変形はセグメンテーション領域複合体の形状輪郭を作る。これらの因子のため,古典的分割方法は,US画像で望ましい結果をもたらさない。これらの問題を解決するために,動力学統計的形状モデルに基づく新しいセグメンテーション法を提案した。本研究では,先ず,径方向時系列モデルは病変領域のパラメトリック形状モデルとしての使用のための定義し,確率差分方程式(SDE)は等高線動力学を生成するモデルとして使用した。次に,生成するダイナミクスモデルと形状事前確率の係数はFokker-Planck方程式(FPE)の特性を利用して,試料を訓練することによって推定した。この統計的形状モデル(SSM)は,SF SSMとして参照した。さらに,半径方向プロファイル特徴モデル(RPFM)は病変領域の内部から外部への強度分布の統計的特徴に基づいて開発し,半径方向時系列モデルに基づいた。RPFMは,事前形状に対する尤度確率を提供した。最後に,分割最適化過程を通して,最大事後プロセスを決定した。この方法の性能を検証するために,著者らは,トレーニングセット及び試験セットとして実際の臨床超音波画像を使用した。著者らは,同一テストセットのためのよく知られた3分割法と提案したモデルを比較した。実験結果は,提案した方法は,異なる品質US画像のための他の方法よりもより正確な結果を提供することを示した。さらに,提案した方法の初期化は,対話型セグメンテーションの効率を改善し,こうしてコンピューター支援療法の利点。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 分割法 ,  セグメンテーション ,  *超音波 ,  CAE【計算機】 ,  最適化 ,  曖昧さ ,  *画像 ,  半径方向 ,  事前確率 ,  軟部組織 ,  SN比 ,  *超音波画像
準シソーラス用語： 統計的特徴 ,  病巣 ,  *形状モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (9件)： 有線通信方式・機器  (ND09000H) ,  電子航法一般  (ND14010O) ,  電荷移送デバイス  (NC03130E) ,  光学器械要素とその材料  (QF05020K) ,  その他の船舶  (QJ05030H) ,  符号理論  (ND02030R) ,  数理物理学  (BA03000W) ,  レーダ  (ND13010H) ,  神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 統計 ,  形状モデル ,  超音波画像