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J-GLOBAL ID：201702210950199522   整理番号：17A0451050

多重正則化を用いたPETにおける同時腫瘍セグメンテーション,画像復元,ぼけカーネル推定【Powered by NICT】

Simultaneous tumor segmentation, image restoration, and blur kernel estimation in PET using multiple regularizations

著者 (5件)： Li Laquan (Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control of Ministry of Education of China, School of Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Wang Jian (Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control of Ministry of Education of China, School of Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Lu Wei (Department of Radiation Oncology, University of Maryland School of Medicine, Baltimore, Maryland 21201, USA) ,  Lu Wei (Department of Medical Physics, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York 10065, USA) ,  Tan Shan (Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control of Ministry of Education of China, School of Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China)
資料名： Computer Vision and Image Understanding  (Computer Vision and Image Understanding)
巻： 155  ページ： 173-194  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0185A  ISSN： 1077-3142  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： PET画像からの正確な腫瘍セグメンテーションは,多くの放射線腫瘍学応用において重要である。他の中で,部分体積効果(PVE)はPETの画像品質とセグメンテーション精度を分解する最も重要な因子の一つとして認識されている。画像復元と腫瘍セグメンテーションでは密結合および相互を促進することができることを考慮して,本研究では,両問題を同時に解くために,変分法を提案した。提案した方法は,全変動(TV)セミブラインドデコンボリューションとMumford-Shah分割多重正則化を統合した。TVまたはL_2正則化のどちらかを用いて多くの既存のエネルギー最小化法とは異なり,提案した方法は,腫瘍端上のTV正則化を用いたエッジ情報を保存するために,L_2は腫瘍領域内の正則化PET画像における代謝取込の滑らかな変化を保存する。ぼけカーネルは異方性Gaussとしてモデル化臨床PETスキャナで一般的に見られる横方向と軸方向の分解能差を検討した。エネルギー汎関数はΓ-収束近似を用いた歴史であり,繰り返し交互最小化(AM)アルゴリズムを用いて最適化した。提案方法の性能は,非ホジキンリンパ腫と食道癌との物理的ファントムと二臨床データセットで検証した。実験結果は,提案した方法が同時画像復元,腫瘍セグメンテーションとスキャナぼけカーネル推定のための高い性能を持つことを示した。特に,ファントム研究で提案した方法の復元画像の回復係数(RC)は1に近く,元のぼけ画像の効率的な回収を示している;セグメンテーションのための提案した方法は,二臨床データセットに対して0.79と0.80の平均ダイス類似度指数(DSIs)を達成した推定ぼけカーネル幅の相対誤差は横方向で19%以下と7%であった軸方向であった。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 画質 ,  *腫瘍 ,  軸方向 ,  変分法 ,  *セグメンテーション ,  ファントム ,  分解能 ,  *画像復元 ,  最適化 ,  モデリング ,  *正則化 ,  *画像
準シソーラス用語： 相対誤差 ,  エネルギー最小化 ,  PET画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： キーワード画像復元 ,  腫瘍セグメンテーション ,  ぼけカーネル推定 ,  変分法 ,  TV正則化 ,  L_2正則化

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (8件)： 多重 ,  正則化 ,  PET ,  腫瘍 ,  セグメンテーション ,  画像復元 ,  ぼけ ,  カーネル推定