文献

J-GLOBAL ID：201702219576858636   整理番号：17A1131314

エントロピーベースファジィ領域成長を用いた肝CT画像における単一ならびに複数腫瘍の半自動セグメンテーション【Powered by NICT】

Semi-Automated Segmentation of Single and Multiple Tumors in Liver CT Images Using Entropy-Based Fuzzy Region Growing

著者 (4件)： Baazaoui A. (Research team on Intelligent Systems in Imaging and Artificial Vision (SIIVA), LIMTIC laboratory ISI, 2 Rue Abou Rayhane Bayrouni, 2080 Ariana, Tunisia) ,  Barhoumi W. (Research team on Intelligent Systems in Imaging and Artificial Vision (SIIVA), LIMTIC laboratory ISI, 2 Rue Abou Rayhane Bayrouni, 2080 Ariana, Tunisia) ,  Ahmed A. (School of Computer Science, University of Lincoln, Lincoln LN6 7TS, United Kingdom) ,  Zagrouba E. (Research team on Intelligent Systems in Imaging and Artificial Vision (SIIVA), LIMTIC laboratory ISI, 2 Rue Abou Rayhane Bayrouni, 2080 Ariana, Tunisia)
資料名： IRBM  (IRBM)
巻： 38  号： 2  ページ： 98-108  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3450A  ISSN： 1959-0318  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： 目的肝CT画像セグメンテーションはこれまで周囲組織への腫瘍転移のファジィ性のために挑戦的な問題である。本論文の目的は,肝臓CT画像のセグメンテーションにおける腫瘍領域の境界周辺に存在する不確実性を考慮しただけでなく,同じCT像で多発性腫瘍のセグメンテーションである。材料および方法は,エントロピーに基づく処理を含む半自動セグメンテーション法は,CT画像からの単一および多発性肝病変のセグメンテーションを行うために提案した。提案した方法は漏れ電流を減らす一方で肝腫瘍を抽出するためのエントロピーに基づくファジィ領域成長(EFRG)技術を導入し,特にいくつかの病変を含むCT画像。事実,画像rehaussement後,成長するエントロピーに基づくファジィ領域は周囲組織への腫瘍転移のファジィ性を考慮するために導入した。事実,グレーレベルの空間分布を考慮し,局所領域の分散を表現するために局所エントロピーは各画素に対して計算した。種子画素手動を選択した後,最終的な意思決定を行うために利用できる更なる情報までファジィメンバシップ関数は腫瘍境界のファジィ性質を保存し,クリスプな決定を遅らせるのに使用される。種子画素から出発して,提案した方法は,領域平均エントロピーを計算する反復的に,得られた腫瘍領域は固定閾値に基づくメンバシップ度を用いて得られた。同じ肝CT像で多発性腫瘍の場合,腫瘍に排他的に各画素を割り当てるために隣接した腫瘍間の重なり距離ベース処理を用いて処理した。結果実験結果は,この方法が三種のデータセット上で肝CT画像における単一および多重腫瘍を分割し,その小さいサイズ,不均一性とファジィ境界にもかかわらず正確に証明した。結果を両方のケースのために,3Dセグメンテーションのための2Dセグメンテーション,体積重なり誤差(VOE)と相対体積差(RVD)とDice類似度測度(DSM)のための標準定量的測度,重複誤差(AOE)と相対面積差(RAD)を含む,を用いて評価した。ImageCLEFデータセット上でのエントロピーに基づくファジィ領域成長法によって達成された平均AOE,RADとDSM値は19.9%,15.45%および0.88であった。結果は,提案した方法が等価または2D NUHデータセット上で3D MIDASデータセット上で最先端レベル手法よりも性能的にも優れていることを示した。結論エントロピーに基づくファジィ領域成長法は,肝臓CT画像における重複腫瘍間の重なりを処理するために提案した。これは最先端の肝臓CT画像セグメンテーション法と比較して結果を改善できる。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： *エントロピー ,  *セグメンテーション ,  測度 ,  空間分布 ,  不確実性 ,  画素 ,  *腫瘍 ,  不均一性 ,  肝臓腫瘍 ,  *曖昧さ ,  三次元 ,  意思決定
準シソーラス用語： 画像セグメンテーション ,  *CT画像 ,  *領域成長法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ファジィ領域成長 ,  CT画像 ,  肝癌 ,  エントロピー ,  多重病変検出

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 領域成長 ,  CT画像 ,  腫瘍 ,  自動セグメンテーション