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J-GLOBAL ID：201702288231501446   整理番号：17A1268991

条件付き確率場を用いた脳腫瘍検出とセグメンテーション【Powered by NICT】

Brain Tumor Detection and Segmentation Using Conditional Random Field

著者 (3件)： Rao C. Hemasundara ,  Naganjaneyulu P.V. ,  Prasad K. Satya
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IACC  ページ： 807-810  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： 医用画像処理は,高度に挑戦的な分野である。医用画像技術は医療診断のための人体の内部をmageに使用されている。MR画像は,脳腫瘍の診断に広く用いられている。本論文では,脳腫瘍領域を検出し分割する自動化法を提示した。提案した方法は三つの主要な段階,初期セグメンテーション,エネルギー関数のモデリングから構成され,エネルギー関数を最適化した。提案セグメンテーションの信頼性を高めるために,T1およびFLAIR MRI画像に存在する情報を使用した。条件付き確率場(CRF)に基づくフレームワークを用いる確率的領域におけるT1およびFLAIRに存在する情報を結合した。CRFに基づくフレームワークの主な利点は,複雑な形状をモード容易であり,エネルギー関数の観測を組み込んだ。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： 信頼性 ,  画像 ,  医用画像 ,  モデリング ,  *脳腫瘍 ,  NMRイメージング ,  最適化 ,  *セグメンテーション ,  自動化
準シソーラス用語： FLAIR ,  エネルギー関数 ,  医用画像処理 ,  *条件つき確率場 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 条件付き確率場 ,  脳腫瘍 ,  セグメンテーション