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J-GLOBAL ID：201702223870678296   整理番号：17A1316888

反復因子を加えた階層化頭蓋骨レジストレーション手法【JST・京大機械翻訳】

Hierarchical skull registration method with an iterative factor

著者 (4件)： Zhu Lipin (西北大学信息科学与技術学院,西安,710127) ,  Liu Xiaoning (西北大学信息科学与技術学院,西安,710127) ,  Liu Xiongle (西北大学信息科学与技術学院,西安,710127) ,  Lu Yanning (西北大学信息科学与技術学院,西安,710127)
資料名： Zhongguo Tuxiang Tuxing Xuebao  (Zhongguo Tuxiang Tuxing Xuebao)
巻： 22  号： 4  ページ： 523-531  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2782A  ISSN： 1006-8961  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： 目的:知識に基づく頭蓋顔面の復元において、未知頭蓋骨の顔面を復元するために、頭蓋骨の中に類似頭蓋骨を探し、類似頭蓋骨の顔面を参考にする必要がある。頭蓋骨の類似性を探索する過程は頭蓋骨の登録であり、レジストレーションの精度と効率は二つの重要な性能指標である。本論文では,特徴領域と改良ICP(iterative closest point)アルゴリズムに基づく階層的頭蓋骨レジストレーション法を提案した。方法:まず、頭蓋骨モデルをノイズ除去、単純化し、正規化し、体積積分不変量を計算することにより、各点の凹凸性を確定する。K-平均法を用いて,頭蓋骨上の点をいくつかの凹または凸の特徴領域にクラスタ化した。次に,主成分分析法を用いて,2つの頭蓋骨の類似した特徴領域を計算し,それぞれの可能なマッチング計算に対して3次元変換を計算し,2つの頭蓋骨を大まかに整列させた。最後に,反復アルゴリズムを用いて,ICPアルゴリズムを改良し,改良ICPアルゴリズムを用いて,頭蓋骨を精密に適合させた。結果:本方法を頭蓋骨モデル、兵馬モデル及び公共データ集中の3次元モデル登録に応用し、古典的ICPアルゴリズムの登録時間はそれぞれ6.23s、7.61s、4.17sであった。改良したICPアルゴリズムの登録時間はそれぞれ3.02s、3.23s、2.83sであり、アルゴリズムの効率は約2倍に向上し、レジストレーション効果も明らかに向上した。実験では、反復因子のテストを通じて、異なるデータセットに異なる反復因子を設定する必要があることを発見した。結論:本論文で提案した領域特徴に基づく階層化方法は、頭蓋骨登録の精度と効率を向上させ、全体のプロセスは人工介入を必要とせず、このアルゴリズムは一定の普遍性を持ち、類似3次元モデルの登録に用いることができる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 凸形 ,  雑音低減 ,  三次元 ,  不変量 ,  類似性 ,  クラスタ化 ,  簡素化 ,  *階層構造 ,  主成分分析 ,  正規化 ,  *頭蓋骨 ,  アルゴリズム ,  マッチング ,  三次元モデル
準シソーラス用語： ICPアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： skull registration ,  feature regions ,  integral invariant ,  principal component analysis ,  modified iterative closest point (ICP) algorithm ,  iteration factor

分類 (2件)： 骨格系  (EJ10030R) ,  発生と分化  (EJ16020W)

タイトルに関連する用語 (6件)： 反復 ,  因子 ,  階層化 ,  頭蓋骨 ,  レジストレーション ,  手法