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J-GLOBAL ID：201802241785986316   整理番号：18A0713695

3D画像セグメンテーションにおける仮想細菌コロニー【JST・京大機械翻訳】

Virtual bacterium colony in 3D image segmentation

著者 (1件)： Badura Pawel (Faculty of Biomedical Engineering, Silesian University of Technology, Roosevelta 40, 41-800 Zabrze, Poland)
資料名： Computerized Medical Imaging and Graphics  (Computerized Medical Imaging and Graphics)
巻： 65  ページ： 152-166  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0220A  ISSN： 0895-6111  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： いくつかの発見的,生物学的に触発された戦略が,群れ知能アルゴリズムを含む最近数十年に発見された。しかし,それらの体積画像データマイニングへの応用は限られている。本論文では,三次元または二次元画像における様々な構造のセグメンテーションのための新しい柔軟な群知能最適化手法を提案した。自己組織化コロニーのエージェントは,それらのホストを探索し,それ自身を通信するためにstigメルギーを使用し,オブジェクト抽出に導く興味のある領域をマークする。本論文では,個々の行動と社会的行動の両方に関する細菌コロニー分割(BCS)技術の詳細な仕様について述べた。この方法を,合成データ,計算機トモグラフィー研究,および超音波画像を含むいくつかの実験を用いて例証し,評価した。得られた結果と観測結果をパラメータ設定と種々のセグメンテーションタスクにおけるこの方法の潜在的応用の観点から議論した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *コロニー ,  データマイニング ,  *画像 ,  *セグメンテーション ,  最適化手法 ,  *細菌 ,  計算機トモグラフィー ,  アルゴリズム ,  超音波画像 ,  *三次元 ,  エージェント
準シソーラス用語： 物体抽出 ,  群知能 ,  二次元画像 ,  *画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 人工知能 ,  マルチエージェントシステム ,  群知能 ,  画像セグメンテーション ,  コンピュータ支援診断

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 3D画像 ,  セグメンテーション ,  仮想 ,  細菌 ,  コロニー