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J-GLOBAL ID：201902244398900752   整理番号：19A2115638

離散ウェーブレット変換を用いた医用画像融合技術【JST・京大機械翻訳】

Medical Image Fusion Techniques Using Discrete Wavelet Transform

著者 (4件)： Prasad Pournami (Department of Electronics and Communication Engineering, Amrita School of Engineering Bengaluru, Amrita Vishwa Vidyapeetham, India) ,  Subramani Surekha (Department of Electronics and Communication Engineering, Amrita School of Engineering Bengaluru, Amrita Vishwa Vidyapeetham, India) ,  Bhavana V. (Department of Electronics and Communication Engineering, Amrita School of Engineering Bengaluru, Amrita Vishwa Vidyapeetham, India) ,  Krishnappa H.K (Department of Computer Science and Engineering, R V College of Engineering, Bengaluru, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICCMC  ページ： 614-618  発行年： 2019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： これらの疾患の同定と治療には,陽電子放出断層撮影(PET),コンピュータ断層撮影(CT),磁気共鳴画像(MRI)などの様々な医用画像から得られる正確で明確な証拠が必要である。これらの方法は,情報が不十分であいまいな疾患に関する必要な証拠と適応を提供するため,一般的に使用される。与えられた状況において,医用画像の融合は,スキャンの完全な標準が改善されて,アップグレードされることができるので,最大の重要性を持つことができる。したがって,様々なマルチモダリティ医用画像を組み合わせることにより,身体構造のより適切に特定されたデータと高いスペクトルデータを持つ逆画像が得られる。画像融合は,治療的分析と試験において非常に優れている。本論文では,MRIとPETスキャンを処理した。さらなる変換を適用する前に,画像の標準を強化し,これらの画像は多数の側面により保持され,読まれない。Gaussフィルタの助けを借りて,これは重要な空間フィルタリング技術の1つである。離散ウェーブレット変換を,2種類のアプローチをフィルタリングした後に得られた画像に適用した。1)平均化法2)最小max法。Copyright 2019 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： 治療法 ,  *画像 ,  曖昧さ ,  計算機トモグラフィー ,  フィルタリング ,  走査 ,  空間フィルタリング ,  NMRイメージング ,  Gaussフィルタ ,  PET【トモグラフィー】 ,  *医用画像
準シソーラス用語： *画像融合 ,  スペクトルデータ ,  マルチモダリティ ,  *離散ウェーブレット変換 , 【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 (3件)： 離散ウェーブレット変換 ,  医用画像 ,  融合