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J-GLOBAL ID：201802211418956860   整理番号：18A0847393

初期化法に焦点を当てた3Dエッジに基づくレベル集合を用いた海馬のセグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Segmentation of the hippocampus using 3D edge-based level sets with focus on initialization methods

著者 (2件)： Hajiesmaeili Maryam (Department of Mathematics, Central Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran) ,  Ellis Tim (School of Computer Science and Mathematics, Kingston University, London, United Kingdom)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： MVIP  ページ： 228-234  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： 本論文では,MRIに適用された3Dエッジベースのレベルセットを用いて海馬のセグメンテーションを検討した。それは,MRIデータのために調整されたバイアス補正とノイズ除去法を使用する。海馬のサイズ,形状および強度変化に対処するために,レベル集合アルゴリズムの異なる初期化を考慮し,海馬の異なる部分(すなわち,頭部,体および尾部)における複数の初期化を検討し,超大腿四頭筋を用いて構築した。セグメンテーションの結果を,セグメンテーションを評価するために,グランドトルースとして使用する海馬境界の人手で注釈された描写を含む2つの一般的MRIデータセット上で評価した。実験結果は,セグメンテーション性能の著しい改善を実証し,最良の組合せに対して85%に上昇し,これらのデータセットに関する以前の著者によって報告された性能を超えている。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  アルゴリズム ,  *海馬 ,  雑音低減 ,  *三次元
準シソーラス用語： グランドトゥルース ,  バイアス補正 ,  *レベルセット法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 初期化 ,  焦点 ,  3D ,  エッジ ,  レベル集合 ,  海馬 ,  セグメンテーション