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J-GLOBAL ID：201802226149385721   整理番号：18A1030611

二次元と三次元形状指数の組合せに基づく頭蓋骨変形の定量分析と自動分類【JST・京大機械翻訳】

Quantitative analysis and automatic classification of skull deformity based on combined two- and three-dimensional shape indices

著者 (4件)： Lee Min Jin (Department of Software Convergence, Seoul Women’s University, Seoul, Korea) ,  Hong Helen (Department of Software Convergence, Seoul Women’s University, Seoul, Korea) ,  Shim Kyu Won (Department of Pediatric Neurosurgery, Severance Children’s Hospital, Seoul, Korea) ,  Kim Yong Oock (Department of Plastic and Reconstructive Surgery, Severance Children’s Hospital, Seoul, Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ISBI  ページ： 994-997  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： 頭蓋変形の早期診断と評価のために,頭蓋変形の重症度の定量化と頭蓋変形の間の自動分類が必要である。頭蓋変形を診断するために一般的に使用される3D CT画像は,臨床経験に依存して観察者間の変動性を示す傾向がある。本論文では,代表的な面の頭蓋における制限された成長または補償的成長のような顕著な領域を考慮し,正常な頭蓋骨に対する変形頭蓋骨の局所的な骨変形の程度を考慮することにより,2Dおよび3D形状指標を提案した。実験結果において,2Dおよび3D形状指数は,TCIと比較して,全体の精度において,それぞれ13.89%および16.67%の改善を示した。2Dと3D指数の組合せは,全体精度95.83%で最良の性能を示した。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： 画像 ,  *定量分析 ,  *三次元 ,  *二次元 ,  *自動分類 ,  *頭蓋骨 ,  早期診断
準シソーラス用語： *骨変形 ,  観測者 ,  3次元CT ,  重症度 ,  *頭蓋 ,  *三次元形状 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  運動器系の基礎医学  (GG01020B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 形状指数 ,  組合せ ,  頭蓋骨 ,  定量分析 ,  自動分類