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J-GLOBAL ID：201702282447383387   整理番号：17A1262562

不変キーポイントから体積画像レジストレーション【Powered by NICT】

Volumetric Image Registration From Invariant Keypoints

著者 (3件)： Rister Blaine (Department of Electrical Engineering and the Department of Radiology (Biomedical Informatics Research), Stanford University, Stanford, CA, USA) ,  Horowitz Mark A. (Department of Electrical Engineering and the Department of Radiology (Biomedical Informatics Research), Stanford University, Stanford, CA, USA) ,  Rubin Daniel L. (Department of Electrical Engineering and the Department of Radiology (Biomedical Informatics Research), Stanford University, Stanford, CA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 26  号： 10  ページ： 4900-4910  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  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)

抄録/ポイント： 3Dスケールと回転不変キーポイントに基づく画像レジストレーションのための方法を提示した。法は配向帰属と勾配ヒストグラムへの重要な変更を加えることにより,スケール不変特徴変換(SIFT)を拡張し任意次元へ。回転不変性を数学的に証明した。画像レジストレーションの要求に基づく検出とキーポイントマッチングをextremaした付加的修飾。著者らの実験は,離散極値検出における近隣の選択は,画像レジストレーション精度に強い影響を持つことを示唆する。頭部MR画像では,脳は平均Dice係数92%で標識したアトラスに登録された,相互情報量だけでなく,既存の3D SIFT実装からレジストレーションよりも優れている。腹部CT像では,脊椎は4.82mmの平均誤差で記録した。さらに,キーポイントは多発性硬化症の病変を示すシミュレートした頭部MR画像の高精度で一致することを示した。これらの結果は,アフィン変換を用い,多種多様な医用画像のパラメータの変化なしに達成された。本論文では,プラットフォーム間ソフトウェアライブラリとして自由に利用可能である。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： 多発性硬化症 ,  ヒストグラム ,  医用画像 ,  相互情報量 ,  *不変性 ,  回転不変性 ,  *画像 ,  脊柱 ,  三次元 ,  アフィン変換
準シソーラス用語： ソフトウェアライブラリー ,  高精度 ,  腹部CT ,  アトラス ,  頭部MRI , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (3件)： 不変 ,  体積 ,  レジストレーション