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J-GLOBAL ID：201802279765011107   整理番号：18A0521537

カーブレットしきい値分解を用いた自動雑音除去され超音波頚動脈画像のセグメンテーション【Powered by NICT】

Automated denoised ultrasound carotid artery image segmentation using curvelet threshold decomposition

著者 (3件)： Subbiah Latha (Department of ECE, SRM University, Kattankulathur, Tamil Nadu, India) ,  Samiappan Dhanalakshmi (Department of ECE, SRM University, Kattankulathur, Tamil Nadu, India) ,  Muthu P. (Department of Biomedical Engineering, SRM University, Kattankulathur, Tamil Nadu, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WiSPNET  ページ： 2261-2266  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： 本論文では,カーブレットしきい値処理とセグメンテーションへの分解法必然的に内膜中膜複合体厚と外膜境界による雑音低減総頸動脈(CCA)Bモード超音波画像を提案した。分解により,画像の局所的な形状,勾配の方向は保存されていた。成分は異なるベクトル値機能への関節,雑音パッチを除去した。デュアルしきい値は,画像におけるスペックル雑音を除去するために不鮮明になった。雑音除去された画像は,シード点を特定することなく動的輪郭により分割した。レベルセット理論と結合し,連続境界を持つサブ領域を提供する。変形可能な輪郭は,画像中の物体の形状と運動に一致した。曲線または限界下での表面は,画像の必要な特徴に引き込まれることを目的として画像から確立した。領域ベースと境界ベースの情報は統合され,輪郭を達成した。法は客観的および主観的品質測定における乗法的スペックル雑音を処理し,かくして改善された分割結果が得られた。提案雑音除去法は芸術雑音除去アルゴリズムの他の状態と比較して優れた性能計量を与えた。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： *雑音除去 ,  *頚動脈 ,  曲線 ,  *セグメンテーション ,  *超音波 ,  ベクトル ,  形態 ,  *雑音 ,  *画像 ,  超音波画像 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 動的輪郭 ,  スペックル雑音 ,  閾値処理 ,  *カーブレット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (7件)： カーブレット ,  しきい値 ,  分解 ,  雑音除去 ,  音波 ,  頚動脈 ,  セグメンテーション