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J-GLOBAL ID：201902262080899720   整理番号：19A2177310

主成分ベースしきい値アルゴリズムを用いた血管セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Vessel Segmentation using Principal Component based Threshold algorithm

著者 (2件)： Liu Ting (Department of Control Science and Engineering, Dalian Maritime University, Dalian, 116026, China) ,  He Zirun (Department of Control Science and Engineering, Dalian Maritime University, Dalian, 116026, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CCDC  ページ： 2739-2741  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： 現代の医用画像技術は,特に腫瘍血管新生のような血管系関連疾患に対して,人体の内部状態を分析し,診断を補助するための効率的な方法に発展した。血管の直径や形態などのあらゆる種類の画像から血管の定量的情報を提供するためには,効率的な血管セグメンテーションアルゴリズムを開発する必要がある。既存の方法は,血管形状の図式構造を考慮することなく,通常の画像格子に関連する局所的外観にほとんど依存している。これに対処するために,新しい主成分ベースの閾値セグメンテーション法を開発することを提案した。提案した方法は,特異値分解(SVD)アルゴリズムを用いて主成分を正確にし,SVDアルゴリズムの限界を強度に基づく閾値セグメンテーション法を組み合わせることによって軽減した。特に,閾値パラメータの選択についても議論した。実験は,提案したアルゴリズムが血管の全体のブランチをセグメント化するためにより良く機能することを示した。著者らは,この方法が血管関連疾患に関する研究において重要な役割を果たすと信じる。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： *セグメンテーション ,  *アルゴリズム ,  画像 ,  *血管 ,  医用画像 ,  特異値分解 ,  循環系
準シソーラス用語： 内部状態 ,  腫瘍血管新生 ,  *血管セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： しきい値 ,  アルゴリズム ,  血管セグメンテーション