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J-GLOBAL ID：201802239479791216   整理番号：18A0536482

胸部X線写真における自動肺領域抽出のための視覚特徴に基づく方法【Powered by NICT】

A visual saliency-based method for automatic lung regions extraction in chest radiographs

著者 (3件)： Li Xin (School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, 611731, Sichuan, China) ,  Chen Leiting (School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, 611731, Sichuan, China) ,  Chen Junyu (Department of Electrical and Computer Engineering, Johns Hopkins University, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCWAMTIP  ページ： 162-165  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： 胸部X線からの肺領域の抽出正確に計算機支援肺疾患診断における重要な手順である。肺の形状と大きさは気胸,じん肺及び肺気腫などの重篤な疾患への手がかりを保持している可能性がある。しかし,X線から肺の正確な抽出はモーメントでまだ非常に困難である。本論文では,胸部X線画像における肺領域を検出する新しい方法を提案した。X線画像における肺野は,顕著領域にする背景に対して際立っていることを観測に基づいている。提案手法によれば,肺のX線画像は最初にグラフベースセグメンテーションを通していくつかの小さな部分領域に分割される。は全体的なコントラスト関数を用いて各サブ領域の顕著な値を検出した。肺領域は各サブ領域の顕著な値に基づいて推定することができた。最後に,三次スプライン補間を用いて,結果を精緻化することにより,滑らかな境界を得た。実験では,JSRTデータセットからランダムに選択した147胸部X線画像を含む肺領域位置モデルを構築し,この方法を試験するために,残りの100画像を使用した。結果により,本手法が最先端の性能を達成したことを示した。Copyright 2018 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： 塵肺症 ,  肺気腫 ,  肺疾患 ,  モーメント ,  気胸 ,  *セグメンテーション ,  *X線 ,  X線画像 ,  画像
準シソーラス用語： スプライン補間 ,  肺野 ,  胸部X線画像 ,  *胸部X線撮影 ,  *視覚顕著 ,  *胸部X線写真 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  放射線を利用した診断  (GC04020K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 胸部X線写真 ,  肺 ,  領域抽出 ,  視覚特徴