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J-GLOBAL ID：201702245406931053   整理番号：17A1287788

疑似カラーと文脈認識を組み合わせた肺癌PET画像セグメンテーションアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Research on segmentation algorithm of lung cancer PET images based on pseudo color and context aware

著者 (3件)： Liu Lu (哈爾浜理工大学計算机科学与技術学院,哈爾浜,150080) ,  Yu Xiaoting (哈爾浜理工大学計算机科学与技術学院,哈爾浜,150080) ,  Ding Bo (哈爾浜理工大学計算机科学与技術学院,哈爾浜,150080)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 34  号： 3  ページ： 953-956  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  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： 肺癌のPET画像の品質が低く、分割された領域の境界には明らかなグレーの差がないため、色特徴に基づく画像セグメンテーションアルゴリズムは有効に分割できない。本論文では,疑似カラーと文脈認識を組み合わせた肺がんPET画像セグメンテーションアルゴリズムを提案したが,これらの問題を解決することができた。まず第一に,オリジナルの肺癌PET画像をカラーテーブルによって対応する擬似カラーグラフによって生成することができた。次に,改良された文脈認識モデルを用いて,擬似カラー画像の対応する顕著なグラフを得て,大津法を用いて,二値化処理を行い,初期化グラフの分割領域を初期化した。最後に,改良GrabCutアルゴリズムを用いて,画像を反復的にセグメント化した。このアルゴリズムを肺癌のPET画像セグメンテーションに適用した。実験結果は,提案したアルゴリズムが効果的にPET画像のセグメンテーション効率を改善し,セグメンテーション精度を改善し,GrabCutアルゴリズムとSnakeアルゴリズムのユーザ操作を取り消し,画像セグメンテーションの自動化を実現し,高い信頼性,実行効率,および実用的価値を持つことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動化 ,  カラー画像 ,  *肺腫瘍 ,  *画像 ,  品質 ,  信頼性 ,  グラフ ,  *アルゴリズム ,  *セグメンテーション ,  認知モデル
準シソーラス用語： セグメンテーション精度 ,  二値化 ,  色特徴 ,  *PET画像 ,  *画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： positron emission computed tomography ,  context aware ,  GrabCut algorithm ,  image segmentation

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)： カラー ,  文脈 ,  肺癌 ,  PET画像 ,  セグメンテーション ,  アルゴリズム