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J-GLOBAL ID：201702260439542109   整理番号：17A0969345

領域ベースの曲線展開のためのハイブリッドエネルギーモデル-CTAの冠状動脈セグメンテーションへの応用【Powered by NICT】

A hybrid energy model for region based curve evolution - Application to CTA coronary segmentation

著者 (5件)： Jawaid Muhammad Moazzam (City, University of London, Northampton square, EC1V 0HB, London) ,  Rajani Ronak (St Thomas’ Hospital, Westminster Bridge Road, SE1 7EH, London) ,  Liatsis Panos (The Petroleum Institute, P.O.Box 2533, Abu Dhabi, UAE) ,  Reyes-Aldasoro Constantino Carlos (City, University of London, Northampton square, EC1V 0HB, London) ,  Slabaugh Greg (City, University of London, Northampton square, EC1V 0HB, London)
資料名： Computer Methods and Programs in Biomedicine  (Computer Methods and Programs in Biomedicine)
巻： 144  ページ： 189-202  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0213C  ISSN： 0169-2607  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アイルランド (IRL)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最新の医用画像技術は内臓の非侵襲性イメージングを可能にした。しかし,大量画像データの臨床医のための面倒異常のマニュアル解釈と記述を行った。これらの挑戦は,集中的な研究効率的医用画像セグメンテーションに駆動された。本研究では,コンピューター断層撮影血管造影(CTA)画像における効果的なセグメンテーションのためのハイブリッド領域ベースエネルギー定式化を提案した。提案したハイブリッドエネルギーは最適セグメンテーションのための画像の効率的な不連続ベース全球モデルによる強度に基づく局所項を結合した。セグメンテーションは,計算ロバスト性のためにレベルセット定式化を用いて達成した。ハイブリッドエネルギーの統計的有意性を検証した後,著者らは,提案したモデルを適用した3次元冠状動脈セグメンテーションの重要な臨床的問題を解いた。レベルセット進化を初期化するために使用されている改良された種子検出法。さらに,冠動脈枝の完全性に対する曲線展開中に出現している周辺を捕捉する自動補正特徴を採用した。は二段階で既存技術に対する提案されたエネルギーモデルのセグメンテーション精度を評価した。定性的および定量的な結果は,一貫した平均感度とCTAデータにわたって特異性80%で提案したフレームワークの有効性を実証した。さらに,観察者間差に関して高度の一致は,提案した方法の一般化を正当化する。提案した方法は,ハイブリッド画像ベースエネルギーに基づくCTA体積,動脈異常を検出するための臨床医能力を向上させることができるからの冠状動脈の樹木を区分するために有効であった。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： 医用画像 ,  不連続性 ,  三次元 ,  画像 ,  *冠動脈 ,  計算機トモグラフィー ,  検出法 ,  画像処理 ,  ロバスト性 ,  *セグメンテーション ,  完全性 ,  定式化
準シソーラス用語： 特異性 ,  *エネルギーモデル ,  *曲線展開 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 計算機トモグラフィーは画像 ,  冠状動脈セグメンテーション ,  ハイブリッド画像エネルギー ,  レベルセット法

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 曲線展開 ,  エネルギーモデル ,  CTA ,  冠状動脈 ,  セグメンテーション ,  応用