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J-GLOBAL ID：201802273642267472   整理番号：18A0536187

最小経路とBayes追跡に基づくCTA画像の血管中心線抽出【Powered by NICT】

Vascular centerline extraction of CTA images based on minimal path and Bayesian tracking

著者 (4件)： Zhang Fan (Shenzhen Institutes of Advanced Technology Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, China) ,  Lu Pei (Shenzhen Institutes of Advanced Technology Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, China) ,  Liu Xiaoyun (University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Zhou Shoujun (Shenzhen Institutes of Advanced Technology Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CISP-BMEI  ページ： 1-5  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： 血管中心線と中心線分岐情報である血管疾患および血管介入手術の解析にとって特に重要である。バックトラッキングアルゴリズム(MPP BT)と最小経路伝搬は血管中心線抽出の良好な性能を持ち,従来の最小経路アルゴリズムの端点問題,ショートカット問題と蓄積問題を解決する。二エンドポイントを通る経路が与えられた時,MPP BTは本論文で使用した出発点を手動で血管中心線を抽出することである;が,得られた中心線は分岐情報を欠いている。中心線分岐情報を得るために,新しい方法を提案した最小経路とBayes追跡に基づいている。プロセスは三段階:まず第一に,使用した血管構造を向上させることである新しいマルチスケールフィルタリングアルゴリズムを含む,血管中心線は最小経路を用いて抽出し最終的に,中心線と分岐構造の量子化された情報は,Bayesトラッキングにより得られた。実験結果は,提案した方法は,対応する分岐情報を用いた血管中心線を効果的に抽出できることを示した。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： 血管疾患 ,  画像 ,  *血管 ,  量子化 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 分岐構造 ,  血管構造 ,  エンドポイント ,  *中心線 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 経路 ,  追跡 ,  CTA ,  血管