反復三辺測量による全身CT画像における骨格と臓器のセグメンテーション【Powered by NICT】

Bieth Marie; Peter Loic; Nekolla Stephan G.; Eiber Matthias; Langs Georg; Schwaiger Markus; Menze Bjoern

文献

J-GLOBAL ID：201702279358130340 整理番号：17A1721370

反復三辺測量による全身CT画像における骨格と臓器のセグメンテーション【Powered by NICT】

Segmentation of Skeleton and Organs in Whole-Body CT Images via Iterative Trilateration

出版者サイト複写サービスで全文入手 {{ this.onShowCLink("http://jdream3.com/copy/?sid=JGLOBAL&noSystem=1&documentNoArray=17A1721370&COPY=1") }}
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=17A1721370&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=H0895A") }}

著者 (7件)： , , , , , ,
資料名：
巻： 36 号： 11 ページ： 2276-2286 発行年： 2017年
JST資料番号： H0895A ISSN： 0278-0062 CODEN： ITMID4 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

CT画像を用いた全身腫瘍学的スクリーニングは臓器と骨格の良好な解剖学的局在化を必要とする。多臓器位置決めのためのアルゴリズムの数を示したが,しかし,全骨格の密な解剖学的アノテーションのためのアルゴリズムの開発は,これまで検討されていない。,例えば,脊椎画像化では,特殊用途に対してのみ法は以前に報告されている。本研究では,位置決めとCT画像におけるヒト骨格の異なる部分を説明するための手法を提案した。新しい解剖学的三辺測量特徴を導入し,全骨格を注釈するため階層的に反復スケール適応ランダムフォレスト内でそれらを採用した。解剖学的三辺測量の特徴は最も画像セグメンテーションアプローチで用いられた古典的な局所文脈ベース特徴を相補する高レベル長距離文脈情報を提供する。参照点に相対位置を表現するカスケードの以前の要素から誘導された解剖学的ランドマークに依存している。階層的アプローチに続いて,大きな解剖学的構造は,最初のセグメント化構造を同定した。骨アノテーションのためのこの方法を開発し,多臓器アノテーションのための,特に,のための最適化されなかったが,その性能を示した。著者らの方法は,三つの異なるデータセットに骨アノテーションのための77.4~85.6の平均ダイススコアを達成した。もPET/CT解析のための,例えば,腫瘍学的応用のための十分な性能を持つ異なる器官を分割でき,その計算時間は,臨床診療でのその使用を可能にした。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

, , , , , , , , , , ,
, , , , 【Automatic Indexing@JST】

医用画像処理

, , , , ,

前のページに戻る