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J-GLOBAL ID：201802285853051506   整理番号：18A1676486

網膜光コヒーレンストモグラフィーにおける信号と雑音の統計モデルとセグメンテーション精度の基本的限界【JST・京大機械翻訳】

Statistical Models of Signal and Noise and Fundamental Limits of Segmentation Accuracy in Retinal Optical Coherence Tomography

著者 (6件)： Dubose Theodore B. (Department of Biomedical Engineering, Duke University, Durham, NC, USA) ,  Cunefare David (Department of Biomedical Engineering, Duke University, Durham, NC, USA) ,  Cole Elijah (Department of Electrical and Computer Engineering, Duke University, Durham, NC, USA) ,  Milanfar Peyman (Department of Electrical Engineering, University of California at Santa Cruz, Santa Cruz, CA, USA) ,  Izatt Joseph A. (Department of Biomedical Engineering, Duke University, Durham, NC, USA) ,  Farsiu Sina (Department of Biomedical Engineering, Duke University, Durham, NC, USA)
資料名： IEEE Transactions on Medical Imaging  (IEEE Transactions on Medical Imaging)
巻： 37  号： 9  ページ： 1978-1988  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0895A  ISSN： 0278-0062  CODEN： ITMID4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 光コヒーレンストモグラフィー(OCT)は網膜層の可視化と測定により眼疾患の診断と予後を革命させた。疾患バイオマーカーの定量分析をスピードアップするために,網膜層の境界位置を推定するための自動セグメンテーションアルゴリズムの数の増加が提案されている。これらのアルゴリズムの性能は近年著しく改善されているが,asに対する重要な疑問は,どのようにして理論的限界からOCTセグメンテーション性能までであるかである。本論文では,OCT層セグメンテーションの問題に対するCramer ‘r-Rao下限(CRLB)を示した。CRLBの導出において,網膜の各層における強度分布を最も良く表す統計モデルを定義する重要な問題に取り組んだ。さらに,多くのセグメンテーションアルゴリズムにおける事前知識の使用を反映して,最適アフィンバイアスの下で限界を計算した。市販のスペクトル領域OCTシステムからのヒト網膜のin vivo画像を用いた実験を示し,自動セグメンテーション精度の改善の可能性を示した。この一般的数学モデルは,仮想的に任意のOCTシステムに対して容易に適応できる。さらに,本論文で開発した信号と雑音の統計モデルは,OCT画像の雑音除去,再構成,および多くの他の応用の将来の改善に利用できる。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： 再構成 ,  *雑音 ,  スペクトル ,  ヒト ,  バイアス ,  *統計模型 ,  アルゴリズム ,  画像 ,  バイオマーカー ,  可視化 ,  *網膜 ,  *セグメンテーション
準シソーラス用語： 事前知識 ,  自動セグメンテーション ,  *光コヒーレンストモグラフィー , 【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 (6件)： 網膜 ,  光コヒーレンストモグラフィー ,  雑音 ,  統計モデル ,  セグメンテーション精度 ,  限界