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J-GLOBAL ID：201702225446443198   整理番号：17A1525750

ピクセルクラスタリングに基づく超音波画像セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Ultrasound image segmentation based on pixel clustering

著者 (2件)： Huang Zhibiao (中国科学院成都計算机応用研究所,成都610041;中国科学院大学計算机与控制学院,北京100049) ,  Yao Yu (中国科学院成都計算机応用研究所,成都,610041)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 37  号： 2  ページ： 569-573  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  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： B型心臓超音波画像セグメンテーションは心機能パラメータを計算する前に重要なステップである。超音波画像の低分解能に影響するセグメンテーション精度とモデルに基づくセグメンテーションアルゴリズムには大きなサンプル訓練セットの問題があり、B型心臓超音波画像の先験的な知識を結合し、ピクセルクラスタリングに基づく画像分割のアルゴリズムを提案した。最初に,画像を異方性拡散によって処理した。次に,一次元K平均値を用いてピクセルをクラスタ化した。最終的に,クラスタリング結果と事前知識に従って,画素値を最適化中心画素値に修正することによって,画素値を最適化した。理論的解析により,提案したアルゴリズムがピーク信号対雑音比(PSNR)を最大にすることができることを示した。実験結果は以下を示す。提案したアルゴリズムは,大津アルゴリズムと比較して,より正確であり,PSNRは,11.5%増加した。単一画像においてもセグメンテーションを行うことができ、任意形状の超音波画像を分割するのに適しており、より正確に各種の心機能パラメータを計算するのに有利である。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 心臓 ,  クラスタ化 ,  モデル ,  *超音波 ,  *超音波画像 ,  アルゴリズム ,  *セグメンテーション ,  *画素 ,  最適化 ,  *画像
準シソーラス用語： 画素値 ,  事前知識 ,  異方性拡散 ,  心機能 ,  *画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： image segmentation ,  ultrasound image ,  K-means ,  anisotropic diffusion ,  Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR)

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： ピクセル ,  クラスタリング ,  超音波画像 ,  セグメンテーション