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J-GLOBAL ID：201802282178058906   整理番号：18A0683193

マルチスケールの領域成長に基づく画像セグメンテーションアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Medical image segmentation algorithm based on multi-scale region growing

著者 (4件)： Xiao Mingyao (長春師范大学計算机科学与技術学院 長春 130032;吉林大学 計算机科学与技術学院 長春 130012) ,  Li Xiongfei (吉林大学 計算机科学与技術学院 長春 130012) ,  Zhang Xiaoli (吉林大学 計算机科学与技術学院 長春 130012) ,  Zhang Liu (吉林大学儀器科学与電气工程学院 ,長春,130061)
資料名： Jilin Daxue Xuebao. Gongxue Ban  (Jilin Daxue Xuebao. Gongxue Ban)
巻： 47  号： 5  ページ： 1591-1597  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1016A  ISSN： 1671-5497  CODEN： JDXGAH  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： 医用画像の特性に従って,多重スケール領域成長セグメンテーションアルゴリズムを提案した。まず第一に,Gaussフィルタを用いて原画像をフィルタリングし,次に,領域成長アルゴリズムを用いて原画像と平滑化画像を分割し,最後に2つの分割画像を比較し,最終的なセグメンテーション結果を得た。領域成長アルゴリズムを実行する際に,背景領域から画素を選択し,初期の種子点として領域を成長させた。この方法の優位性はノイズに対して良好なロバスト性があり、初期の種子点の選択規則は簡単である。この方法は,他の背景が単純で,複雑なターゲット領域の画像セグメンテーションに適していることを示した。適切な分割閾値を選択するために,最大勾配の概念を提案した。画像の最大勾配行列の統計的特性を用いて,閾値選択問題を最小値問題に変換した。実験結果は,提案した方法が医用画像のセグメンテーション結果を正確に得ることが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： *画像 ,  *セグメンテーション ,  雑音 ,  ロバスト性 ,  選択則 ,  フィルタリング ,  医用画像 ,  Gaussフィルタ ,  *アルゴリズム ,  平滑化 ,  画素
準シソーラス用語： 閾値選択 ,  *画像セグメンテーション ,  *領域成長法 ,  *マルチスケール , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： computer application ,  medical image segmentation ,  region growing ,  multi-scale ,  gradient

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)： マルチスケール ,  領域成長 ,  画像セグメンテーション ,  アルゴリズム