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J-GLOBAL ID：201802224925090803   整理番号：18A2107178

PETにおける覚醒げっ歯類のシルエットに基づくマーカーレス運動推定【JST・京大機械翻訳】

Silhouette-Based Markerless Motion Estimation of Awake Rodents in PET

著者 (4件)： Kyme Andre Z. (School of AMME, Faculty of Engineering & IT, and the Brain & Mind Centre, University of Sydney, Sydney, Australia) ,  Strenge Paul (Institute of Medical Engineering, Universitat zu Liebeck, Liebeck, Germany) ,  Lee Felicity (Australian National University, Canberra, Australia) ,  Meikle Steven R. (Faculty of Health Sciences and Brain & Mind Centre, University of Sydney, Sydney, Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： NSS/MIC  ページ： 1-3  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： 運動補償PETを用いて自由に移動するげっ歯類の脳を画像化する能力は,脳機能と行動の間のリンクを探索するための多くの刺激的可能性を提示する。姿勢推定のためのマーカーのない光学的アプローチは,マーカーに基づく方法に対するいくつかの潜在的利点を有する:改善された精度と検出可能な動きの範囲の増加;マーカーと頭部運動の非干渉化;そして,動物の付着マーカーへの順応はなかった。本研究の目的は,ラットの姿勢を推定するためのシルエットベースのマルチカメラ法を記述し,検証することである。ランダムウォークおよびK平均クラスタリング手法は,不均一照明に非常に適応可能であり,一般的に優れたオブジェクトセグメンテーションを提供した。高品質のラットモデルを得ることにおいて,形状からシルエットとレーザ走査は両方とも有用なモデルをもたらした。レーザ走査は,非常に少ないアーチファクトでサブミリメータ分解能を提供し,選択の方法であった。著者らの実験的検証において,3D-2D(モデル-シルエット)最適化は,測定されて推定されたシルエットのサブ度とサブミリメータアラインメントに明確に収束した。推定対グランドトルース姿勢を用いて変換した試験点間の平均不一致は0.94mm±0.51mmであった。本研究は,この技術の原理証明として,ラットファントムの剛体運動に焦点を当てた。将来の研究は,PET画像中の自由に移動する動物にこの方法を適用するために,非剛体げっ歯類体モデルの設計の可能性を研究することに焦点を当てる。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： 照明 ,  *齧歯類 ,  分解能 ,  干渉 ,  三次元 ,  *動き推定 ,  ラット ,  付着 ,  最適化 ,  アーチファクト ,  画像処理 ,  ファントム ,  アラインメント
準シソーラス用語： 姿勢推定 ,  画像化 ,  *シルエット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： PET ,  覚醒 ,  げっ歯類 ,  シルエット ,  マーカー ,  レス ,  運動推定