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J-GLOBAL ID：201702263043131639   整理番号：17A1093431

マウスモデルのX線画像からの自動脊椎曲率推定【Powered by NICT】

Automatic spine curvature estimation from X-ray images of a mouse model

著者 (3件)： Okashi Omar Al (Department of Applied Computing, University of Buckingham, Buckingham, MK18 1EG, UK) ,  Du Hongbo (Department of Applied Computing, University of Buckingham, Buckingham, MK18 1EG, UK) ,  Al-Assam Hisham (Department of Applied Computing, University of Buckingham, Buckingham, MK18 1EG, UK)
資料名： Computer Methods and Programs in Biomedicine  (Computer Methods and Programs in Biomedicine)
巻： 140  ページ： 175-184  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： 骨格構造の自動セグメンテーションと定量化は,生物学的研究のための種々の応用を持っている。ヒト骨格構造の良質なX線画像のための解は,近年の存在であるが,マウスの低品質X線像上で動作する自動解は稀である。本論文では,マウスのX線画像から脊柱セグメンテーションおよび曲率定量のための完全自動解法を提案した。関心,脊椎セグメンテーション,脊椎曲率定量の領域の作成,提案した解決策は三段階のX線画像の処理における技術的困難を克服することを目的とした。100画像のサンプルデータセットでの試験を通して脊椎曲率を定量化するための六種類の自動測定を検討した。実験結果は自動方策の幾つかをに非常に近く,注釈者による最良の手動測定の結果と一致することを示した。試験結果はまた,通常のものから異常形状突起を区別する98.6%までの精度で提案した解によって生成された曲率定量の有効性を示した。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： 自動計測 ,  *曲率 ,  品質 ,  アノテーション ,  セグメンテーション ,  *X線画像 ,  *X線 ,  ヒト ,  *画像 ,  *脊柱
準シソーラス用語： 高品質 ,  自動セグメンテーション ,  マウスモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 脊椎の ,  X線 ,  セグメンテーション ,  曲率 ,  分類

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： マウスモデル ,  X線画像 ,  脊椎 ,  曲率 ,  推定