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J-GLOBAL ID：201802275582082935   整理番号：18A1663710

改良FCMファジークラスタリングに基づく頭蓋内出血CT画像分割研究【JST・京大機械翻訳】

Study on CT Image Segmentation of Intracranial Hemorrhage Based on Improved FCM Fuzzy Clustering

著者 (5件)： Jiang Chunyu (吉林大学計算机科学与技術学院,吉林長春,130012) ,  Liu Jingxin (吉林大学中日聯誼医院放射線科,吉林長春,130033) ,  Zhong Huixiang (吉林大学計算机科学与技術学院,吉林長春,130012) ,  Li Huiying (吉林大学計算机科学与技術学院,吉林長春,130012) ,  Li Dajun (吉林省人民医院消化内二科,吉林長春,130021)
資料名： Zhongguo Yiliao Shebei  (Zhongguo Yiliao Shebei)
巻： 33  号： 6  ページ： 16-20  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3975A  ISSN： 1674-1633  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では、ヒト脳CT画像の出血病巣領域に対して、改良したファジーC-平均値(FuzzyC-Means、FCM)アルゴリズムによる脳内出血病巣の分割を提案した。最初に,脳CT画像の事前セグメンテーションを行い,左右走査アルゴリズムとメディアンフィルタリングアルゴリズムにより,ソースCT画像から抽出した。次に,事前セグメンテーションによって獲得した頭蓋内構造を,目的関数とメンバシップ関数の空間情報の改良FCMクラスタリングアルゴリズムによって抽出した。CT脳画像とコショウ塩雑音のCT脳画像に対する病巣分割を行い、結果は本文のアルゴリズムがノイズに対して敏感ではなく、出血病巣を正確に分割できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ヒト ,  *出血 ,  アルゴリズム ,  メディアンフィルタ ,  走査 ,  目的関数 ,  コショウ ,  雑音 ,  *曖昧さ ,  メンバシップ関数 ,  セグメンテーション
準シソーラス用語： 脳画像 ,  病巣 ,  *CT画像 ,  *ファジィクラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： brain CT ,  cerebral hemorrhage ,  hemorrhagic lesions ,  spatial information ,  fuzzy C-means ,  left and right scanning algorithm

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： FCM ,  ファジークラスタリング ,  頭蓋内出血 ,  CT画像 ,  研究