文献

J-GLOBAL ID：201702240404907838   整理番号：17A1397165

運動制約付きグラフカットセグメンテーションを用いた呼吸同期全肺と肝臓CTデータの容量分析【Powered by NICT】

Volumetric analysis of respiratory gated whole lung and liver CT data with motion-constrained graph cuts segmentation

著者 (4件)： Cha Jung won (Medical Imaging Lab, Department of Electrical and Computer Engineering, University of Louisville, KY, United States of America) ,  Farhangi M. Mehdi (Medical Imaging Lab, Department of Electrical and Computer Engineering, University of Louisville, KY, United States of America) ,  Dunlap Neal (Department of Radiation Oncology, University of Louisville, KY, United States of America) ,  Amini Amir (Medical Imaging Lab, Department of Electrical and Computer Engineering, University of Louisville, KY, United States of America)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EMBC  ページ： 3405-3408  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： 従来のグラフカット法は大域的最小と実装の容易さを発見する能力のために,画像セグメンテーションのための広く用いられている。しかし,物体と背景間に有意なコントラストは,強度に基づく手技と成績はセグメンテーション応用に限定されている通りである。前形状と動き情報を用いることにより,グラフカット法を修正した。符号付き距離関数を用いたアクティブ形状モデル(ASM)は,形状事前情報を捕捉するために用いる,セグメント化された物体の一部から望ましくない周囲の組織を防止した。オプティカルフロー法は局所的な動きを推定し,時間を通した事前形状モデルをワーピングによる3Dセグメンテーションを4次元に使用した。法は,呼吸同期CTデータから全肺境界と全肝臓境界のセグメンテーションに適用した。患者五例における4D肺境界セグメンテーション,及び五名の患者の4D肝臓境界セグメンテーションを行い,各ケースでの結果は,専門家の線引きされたグランドトルースの結果と比較した。CTデータの五相のための4Dセグメンテーションは,記憶のAMD/91,945IIと32GBを有するPCワークステーション上で約十分であった。重要な副産物を高精度で決定可能な終末呼気に最終吸気からの呼吸同期CTからの定量的全臓器容積である。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： 四次元 ,  オプティカルフロー ,  内臓 ,  患者 ,  コントラスト ,  *セグメンテーション
準シソーラス用語： 高精度 ,  グランドトゥルース ,  形状モデル ,  事前知識 ,  アクティブ形状モデル ,  距離関数 ,  画像セグメンテーション ,  *グラフカット ,  *呼吸同期 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (9件)： 運動 ,  制約 ,  グラフカット ,  セグメンテーション ,  呼吸同期 ,  肺 ,  肝臓 ,  CT ,  容量分析