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J-GLOBAL ID：201702265846932734   整理番号：17A1036711

空間正則化と適応型距離メトリックを用いた新しい証拠クラスタリングアルゴリズムを用いたFDG-PET画像における腫瘍描写【Powered by NICT】

Tumor delineation in FDG-PET images using a new evidential clustering algorithm with spatial regularization and adaptive distance metric

著者 (5件)： Lian Chunfeng (Sorbonne Universite ́s, Universite ́ de Technologie de Compie`gne, CNRS, Heudiasyc, France) ,  Ruan Su (Normandie Universite ́, Universite ́ de Rouen, LITIS-QuantIF, France) ,  Denoeux Thierry (Sorbonne Universite ́s, Universite ́ de Technologie de Compie`gne, CNRS, Heudiasyc, France) ,  Li Hua (Washington University School of Medicine, Department of Radiation Oncology, USA) ,  Vera Pierre (Normandie Universite ́, Universite ́ de Rouen, LITIS-QuantIF, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISBI  ページ： 1177-1180  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： FDG-PETにおける正確な腫瘍描写は重要な課題であるが,雑音のあるぼけ画像システムなので,困難な作業となる。本論文では,信念関数の理論,モデル化のための強力なツールと不確実なおよび/または不正確な情報を用いた推論を用いてこの問題を解決するために提案した。クラスタリングに基づく自動セグメンテーション法は3Dを開発し,利用可能な方法とは異なり,PETボクセルを強度だけでなくパッチから抽出した特徴による相補的記述されている。最も有益なものに関するコンセンサスない特徴の大量であり,それらのいくつかは画像品質のために信頼できないであるも考慮した,特別な手順を採用したクラスタ化歪と近傍類似性を表す適切に距離メトリックを適応した。特定の空間正則化も効果的に局所均一性を定量化するためにクラスタリングアルゴリズムに含まれている。提案した方法は,実際の患者画像により評価し,良好な性能を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 不確実性 ,  *画像 ,  ボクセル ,  *正則化 ,  *クラスタ化 ,  画質 ,  *腫瘍 ,  類似性 ,  モデリング ,  雑音
準シソーラス用語： 信念関数 ,  イメージングシステム ,  *FDG PET ,  *クラスタリングアルゴリズム ,  *ホップ数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 正則化 ,  メトリック ,  証拠 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  FDG-PET ,  腫瘍