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J-GLOBAL ID：201802241445053092   整理番号：18A0726675

ファジィアプローチを用いた血管内超音波画像における管腔境界のセグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

The segmentation of lumen boundaries at intravascular ultrasound images using fuzzy approach

著者 (5件)： Eslamizadeh Mehdi (Department of Biomedical Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran) ,  Attarodi Gholamreza (Department of Biomedical Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran) ,  Dabanloo Nader Jafarnia (Department of Biomedical Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran) ,  Sedehi Javid Farhadi (Department of Biomedical Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran) ,  Setaredan Seyed Kamalodin (Department of Electrical, Faculty of Biomedical Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CinC  ページ： 1-4  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： 冠動脈の血管内画像(IVUS)における内腔のセグメンテーションは,分析下の血管の形態の評価と可能なアテローム性動脈硬化病変の検出のための第一段階である。本論文では,ファジィアプローチを用いた血管内超音波画像における内腔境界のセグメンテーションを研究した。IVUSにおける内腔境界を診断するために,画像の雑音をメディアンフィルタを用いて除去し,また,極座標における空間フィルタを,カテーテルを同定し除去する目的で用いた。統合に基づく2つのフラグメンテーションアルゴリズムを用いた処理ステップにおいて,FCMとRHMF,および組織に基づく境界検出アルゴリズムを用いると,境界に関するより正確な初期推測が得られる。次に,RBFに基づく近似を用いた第2ステップでは,境界検出の改善と故障検出の減少をもたらす。シミュレーション結果は,86.06%の精度で提案方法の有効性を示した。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 ,  冠動脈 ,  *血管 ,  メディアンフィルタ ,  *血管内超音波診断 ,  *セグメンテーション ,  極座標 ,  形態 ,  雑音 ,  シミュレーション ,  アテローム性動脈硬化症 ,  カテーテル ,  空間フィルタ ,  故障検出
準シソーラス用語： 境界検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  循環系の診断  (GJ02000V)

タイトルに関連する用語 (5件)： ファジィ ,  血管内超音波 ,  管 ,  境界 ,  セグメンテーション