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J-GLOBAL ID：201802242057654533   整理番号：18A0491029

ファジィ変換に基づく改良型マルチモーダル医用画像融合アルゴリズム【Powered by NICT】

An improved multimodal medical image fusion algorithm based on fuzzy transform

著者 (2件)： Manchanda Meenu (University Institute of Engineering & Technology, Maharshi Dayanand University, Rohtak, Haryana, India) ,  Sharma Rajiv (Northern India Engineering College, Guru Gobind Singh Indraprastha University (GGSIPU), New Delhi, India)
資料名： Journal of Visual Communication and Image Representation  (Journal of Visual Communication and Image Representation)
巻： 51  ページ： 76-94  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0218A  ISSN： 1047-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マルチモーダル医用画像融合は,臨床応用における強力なツールとなっている。主な目的は,異なる多モード医用画像を融合,異なる画像モダリティから得られた,疾患の明確な診断と治療のための医師による広く使用されている単一融合画像にすることである。本論文では,ファジィ変換(FTR)に基づく改良型多モード医用画像融合アルゴリズムを提案した。提案したアルゴリズムの背後にある中心的アイデアは,FTR対を用いて得られた誤差画像を考慮することにより,多モード医用画像融合アルゴリズムの性能を改善することである。主観的だけでなく客観的評価はその他の最先端レベル多モード医用画像融合アルゴリズムと比較して,エッジ強度,標準偏差,特徴相互情報量,融合因子,特徴類似性と構造類似性の観点からの核融合品質は,提案したアルゴリズムで有意に改善されたことを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 相互情報量 ,  医師 ,  *医用画像 ,  類似性 ,  *多モード ,  *画像 ,  標準偏差 ,  *アルゴリズム ,  核融合 ,  *曖昧さ ,  品質
準シソーラス用語： 客観評価 ,  融合画像 ,  モダリティ ,  臨床応用 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： マルチモード医用画像融合 ,  ファジィ変換 ,  核融合性能測度

分類 (2件)： 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 (5件)： ファジィ ,  マルチモーダル ,  医用画像 ,  融合 ,  アルゴリズム