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J-GLOBAL ID：201802281297704331   整理番号：18A2040175

関心領域選択のための3次元医用画像のセグメンテーション法【JST・京大機械翻訳】

A Method of Segmentation in 3D Medical Image for selection of Region of Interest (ROI).

著者 (2件)： Kumar Amit (Department of Mathematics, Indian Institute of Technology Roorkee, Roorkee, India) ,  Pratibha (Department of Mathematics, Indian Institute of Technology Roorkee, Roorkee, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IoT-SIU  ページ： 1-5  発行年： 2018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： 医療科学マニュアルセグメンテーションプロセスは,非常に費用がかかり,時間がかかり,3D医用画像の場合には,2D医用画像と比較してより多くの時間とコストを要する。3D医用画像技術は,診断と治療のために3D医用画像の診断とセグメンテーションのための患者のより正確な情報を提供する。ここでは,1フレームにおける著者らの要求に従って,関心領域(ROI)のセグメンテーションと選択のための方法を提示し,3D医用画像からの結果データを容易に分析し観察した。著者らの計算アプローチは,専門家が実行レベルに関するROIを選択することを可能にして,各々の実行の後の結果を比較するために自由であり,より大きな情報を比較的他の画像を提供する最良の適切な結果または最良の画像を同定した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： マニュアル ,  二次元 ,  患者 ,  *セグメンテーション ,  *画像 ,  *三次元 ,  *医用画像
準シソーラス用語： 関心領域 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 関心領域 ,  3次元 ,  医用画像 ,  セグメンテーション