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J-GLOBAL ID：201702233292068752   整理番号：17A1035124

階層Markovモデルを用いたX線計算機トモグラフィー同時画像再構成と輪郭検出【Powered by NICT】

X-ray Computed Tomography simultaneous image reconstruction and contour detection using a hierarchical Markovian model

著者 (3件)： Wang Li (Laboratoire des Signaux et Systeme, CentraleSupelec, Gif sur Yvette, France) ,  Mohammad-Djafari Ali (Laboratoire des Signaux et Systeme, CentraleSupelec, Gif sur Yvette, France) ,  Gac Nicolas (Laboratoire des Signaux et Systeme, CentraleSupelec, Gif sur Yvette, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICASSP  ページ： 6070-6074  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 3D X線計算機トモグラフィー(CT)は,多くの分野で使用されている。医用画像と工業用非破壊試験(NDT)の応用では,この技術は非常に注目されている。これらの応用では,非常に多くの場合,画像を再構築するために,区分的連続画像の均一領域間の輪郭を検出する必要がある。一般に,輪郭は,再生画像からの後処理により得られた。本論文では,画像と輪郭を同時に推定する方法を提案した。このために,画像とその輪郭間の関係は階層的Markovモデルを用いて考察した事前モデルを用いたBayesアプローチを使用し,輪郭のための事前モデルを施行したスパース性を用いた。画像は区分的に連続なとき,この提案した方法は,再構成に用いることができる。シミュレーション結果を最先端の手法と状態と比較し,提案した方法を用いて同時に検出する再構成とエッジの効率を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *再構成 ,  医用画像 ,  シミュレーション ,  非破壊検査 ,  *X線CT ,  三次元 ,  *画像 ,  *画像再構成 ,  後処理 ,  *計算機トモグラフィー
準シソーラス用語： スパース性 ,  再生画像 ,  画像列 ,  *輪郭抽出 ,  *Markovモデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 階層 ,  Markovモデル ,  X線計算機トモグラフィー ,  画像再構成 ,  輪郭検出