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J-GLOBAL ID：201802285871284650   整理番号：18A1222211

強いノイズ干渉下のMR画像の脳組織分割【JST・京大機械翻訳】

Brain MR image segmentation under strong noise interfer-ence

著者 (4件)： Zhao Haifeng (安徽大学 計算机科学与技術学院,合肥,230601) ,  Xia Guofeng (安徽大学 計算机科学与技術学院,合肥,230601) ,  Song Weiming (安徽大学 計算机科学与技術学院,合肥,230601) ,  Zhang Shaojie (安徽大学 計算机科学与技術学院,合肥,230601)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 54  号： 6  ページ： 183-187,233  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： 核磁気共鳴画像(MagneticResonanceImaging)はノイズの干渉を受けやすく、しかも画像のエッジ部分に弱いコントラストがある。強ノイズ下の核磁気共鳴画像の脳組織分割はずっと難題であり、多くの学者の関心を集めている。適応正則化パラメータおよび空間関係のアルゴリズムを組み合わせて,カーネル距離を従来のユークリッド距離に置き換えて,強いノイズの下の核磁気共鳴画像をセグメント化した。アルゴリズムの主要利点は,画像の各点が適応パラメータを定義し,このパラメータを目的関数の2項式に同時に適用し,パラメータ数を減らし,分割効果を増強した。.1...........................................最後に,空間関係の結合により,セグメンテーション結果の精度,詳細保存,およびノイズ処理における他の方法と比較して,この方法がより正確であることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： セグメンテーション ,  *画像 ,  コントラスト ,  *雑音 ,  アルゴリズム ,  *NMRイメージング ,  *干渉 ,  目的関数
準シソーラス用語： Euclid距離 ,  空間的相関関係 ,  正則化パラメータ ,  *脳組織 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Magnetic Resonance Imaging(MRI) ,  adaptive parameter ,  kernel distance ,  spatial relation

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： ノイズ ,  干渉 ,  MR画像 ,  脳組織