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J-GLOBAL ID：201802225219575063   整理番号：18A1045610

医用画像セグメンテーション技術の性能比較と解析【JST・京大機械翻訳】

Performance comparison and analysis of medical image segmentation techniques

著者 (4件)： Tyagi Prachee (Department of computer science, Amrita school of engineering, Bangalore, India) ,  Singh Tripty (Dept. of Computer Science & Engineering, Amrita University, Bengaluru, India) ,  Nayar Ravi (HCG Oncology Hospital, Bengaluru, India) ,  Kumar Shiv (Head Radiology, HCG Oncology Hospital, Bengaluru, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICCTAC  ページ： 1-6  発行年： 2018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： 本研究は,外科的応用のための医用画像セグメンテーション技術の性能分析と比較を目的とした。ディジタル画像に適用するとき,既存のアルゴリズムは,処理の間のノイズや信号歪のような問題を避けることができる。この研究者では,アルゴリズムの性能分析のために500のCT画像を研究した。画像は,パイロット研究のために,HCG Oncology病院,Bengaluruによって提供された。本論文では,CTヘッドとNeck画像に対する従来のセグメンテーションプロトコルの実装と解析を示した。研究の後半は,構造を抽出するために視覚的に効率的に画像を作る分割領域の擬似着色によるセグメンテーションを行う効率的なプロトコルの設計を扱う。この設計には,3段階の事前セグメンテーションとそれに続く擬似カラーマップによるグレイレベルのインデクシングと包括的エッジ検出が必要である。頭蓋顔面部分の内部解剖学的構造の擬似着色の有効利用により,雑音はセグメンテーション結果に影響を及ぼさない。ITK-SNAP医用画像分離ツールをシミュレーションに用いた。Matlabを提案したセグメンテーションモデルの実装に用いた。得られた画像は,異常検出に対してより明確で,閉じた,連続的で,より正確である。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： 雑音 ,  性能分析 ,  プロトコル ,  *画像 ,  エッジ検出 ,  ディジタル画像 ,  *医用画像 ,  アルゴリズム ,  着色 ,  視覚 ,  病院 ,  *セグメンテーション
準シソーラス用語： MATLAB ,  CT画像 ,  *医用画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 医用画像セグメンテーション ,  性能比較 ,  解析