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J-GLOBAL ID：201702247527405589   整理番号：17A0405811

グラフに基づくSLICスーパーピクセルと多様体ランキング法による黄斑OCT画像の自動層セグメンテーション【Powered by NICT】

Automated layer segmentation of macular OCT images via graph-based SLIC superpixels and manifold ranking approach

著者 (5件)： Gao Zhijun (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) ,  Gao Zhijun (College of Computer and Information Engineering, Heilongjiang University of Science and Technology, Harbin 150022, China) ,  Bu Wei (Department of Media Technology and Art, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) ,  Zheng Yalin (Department of Eye and Vision Science, Institute of Ageing and Chronic Disease, University of Liverpool, UCD Building, Liverpool L69 3GA, United Kingdom) ,  Wu Xiangqian (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China)
資料名： Computerized Medical Imaging and Graphics  (Computerized Medical Imaging and Graphics)
巻： 55  ページ： 42-53  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0220A  ISSN： 0895-6111  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： グラフに基づく単純線形反復クラスタリング(SLIC)スーパーピクセルとマニホールドランキング技術を用いて,新しい自動化網膜内層セグメンテーション法を提案した。光コヒーレンストモグラフィー(OCT)画像における十網膜層の十一境界が正確に,迅速かつ確実に定量化された。最も既存のセグメンテーション法の単一画素の強度または勾配特徴を考慮することの代わりに,提案した方法は,スーパピクセルと連結成分に基づく画像手がかりに焦点を当てた。画像はノードとしてスーパーピクセルまたは連結成分を持ついくつかの重み付きグラフとして表現される。各ノードはグラフに基づくDijkstra法または多様体ランキングを介した勾配と空間距離キューをランク付けした。したがって,スペックル雑音,有機組織と血管アーチファクトの問題を克服できる。セグメンテーションを効率的に十一境界を抽出する三段階方式で行われている。セグメンテーションアルゴリズムは,三つのデータベースに2Dおよび3D OCT画像で検証した,二人の独立したオブザーバーのマニュアルトレーシングと比較した。平均符号なし境界誤差,平均符号付き境界誤差,層厚誤差の点で有望な結果を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 画素 ,  *画像 ,  *多様体 ,  層厚 ,  *セグメンテーション ,  アーチファクト ,  網膜 ,  *等級づけ ,  待ち行列 ,  線形性 ,  データベース ,  *黄斑 ,  クラスタ化
準シソーラス用語： 連結成分 ,  光コヒーレンストモグラフィー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 光干渉断層計(OCT) ,  セグメンテーション ,  グラフ ,  SLICスーパーピクセル ,  多様体ランキング

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (7件)： グラフ ,  ピクセル ,  多様体 ,  ランキング ,  黄斑 ,  OCT ,  セグメンテーション