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J-GLOBAL ID：201702244031110463   整理番号：17A1968569

肝線維症診断のための異方性拡散と全変動法による超音波スペックル低減【Powered by NICT】

Ultrasound despeckling by anisotropic diffusion and total variation methods for liver fibrosis diagnostics

著者 (4件)： Khvostikov Alexander (Lomonosov Moscow State University, Department of Computational Mathematics and Cybernetics, Moscow, Russia) ,  Krylov Andrey (Lomonosov Moscow State University, Department of Computational Mathematics and Cybernetics, Moscow, Russia) ,  Kamalov Julius (Petrovsky National Research Center of Surgery, Laboratory of Ultrasonic Diagnosis, Moscow, Russia) ,  Megroyan Alina (Petrovsky National Research Center of Surgery, Laboratory of Ultrasonic Diagnosis, Moscow, Russia)
資料名： Signal Processing: Image Communication  (Signal Processing: Image Communication)
巻： 59  ページ： 3-11  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0844A  ISSN： 0923-5965  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： Bモード超音波画像スペックルフィルタリングのための異方性拡散法と全変分法は肝線維症診断の問題を比較した。異方性拡散アルゴリズムと提案した全変動アルゴリズムのための正則化パラメータ推定法を用いた画像フィルタリングの強度を制御する効果的な停止基準を紹介した。二スペックルフィルタリング技術の比較は,異方性拡散アルゴリズムの利点を示した。肝線維症診断は10 20テクスチャ特性に基づく画像テクスチャ解析を用いて行った。60例に対する肝のSiemens ACUSON S2000超音波画像は,METAVIRスコアに従って線維症を決定するために用いた。2段アルゴリズムは超音波テクスチャ解析を用いたエラストグラフィに基づくF4段階検出とF0-(F1,F2,F3)分離含んでいる。分類は,ランダムフォレスト分類器を用いて行った。深い畳込みニューラルネットワークとの比較も行った。は,いくつかのケースでスペックルフィルタリング手法はテクスチャに基づく分類を増強し,全精度値が5%まで増加し,train testセット選択からの分類は,よりロバストで独立したことが分かった。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 画像 ,  *超音波 ,  変分法 ,  アルゴリズム ,  畳込み ,  ロバスト性 ,  超音波画像 ,  *線維症 ,  *肝線維症 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： テクスチャ解析 ,  テクスチャ ,  画像フィルタリング ,  *総変動 ,  *異方性拡散 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 肝線維症 ,  Bモード超音波画像 ,  スペックルフィルタリング ,  異方性拡散 ,  全変動 ,  テクスチャ解析 ,  分類アルゴリズム

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 肝線維症 ,  診断 ,  異方性拡散 ,  全変動 ,  超音波 ,  スペックル低減