CorteXpert自動腎皮質セグメンテーションのためのモデルベース法【Powered by NICT】

Xiang Dehui; Bagci Ulas; Jin Chao; Shi Fei; Zhu Weifang; Yao Jianhua; Sonka Milan; Sonka Milan; Sonka Milan; Chen Xinjian

文献

J-GLOBAL ID：201702267060697690 整理番号：17A1715815

CorteXpert自動腎皮質セグメンテーションのためのモデルベース法【Powered by NICT】

CorteXpert: A model-based method for automatic renal cortex segmentation

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著者 (10件)：

Xiang Dehui

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(School of Electronics and Information Engineering, Soochow University, Jiangsu 215006, China)

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Bagci Ulas

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(Center for Research in Computer Vision, University of Central Florida (UCF), Orlando, FL 32816, USA)

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Jin Chao

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Shi Fei

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Zhu Weifang

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Yao Jianhua

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(Department of Radiology and Imaging Sciences, National Institute of Health, Bethesda, MD 20892, USA)

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Sonka Milan

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Sonka Milan

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Sonka Milan

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資料名：

Medical Image Analysis (Medical Image Analysis)

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巻： 42 ページ： 257-273 発行年： 2017年
JST資料番号： W3156A ISSN： 1361-8415 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

抄録/ポイント：

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造影腹部CTスキャンから腎臓と皮質組織の完全自動描写のためのモデルベースのアプローチを紹介した。CorteXpertと命名した提案したフレームワークは,腎組織描写のための二つの新しい戦略から構成されている:皮質モデル適応と不均一グラフ探索。CorteXpertは交差検証評価戦略を用いた58CTスキャンの臨床データセットで検証した。実験結果から最新のセグメンテーション精度(ダイス係数):97.86%±2.41%と97.48%±3.18%腎と腎皮質描写を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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*腎臓皮質

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皮質モデルの適応

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不均一グラフ探索

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