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J-GLOBAL ID：201902262795997226   整理番号：19A2115698

CTスキャン画像における近傍-小結節セグメンテーションのための完全自動化CADシステム【JST・京大機械翻訳】

An Fully Automated CAD System for Juxta-Vacular Nodules Segmentation in CT Scan Images

著者 (2件)： Mekali Vijayalaxmi (Department of Computer Science and Engineering, K S Institute of Technology, Bangalore, India) ,  Girijamma H. A. (Department of Computer Science and Engineering, K S Institute of Technology, Bangalore, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICCMC  ページ： 917-924  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： 患者の医療モダリティ画像における異なる特性を有するすべての種類の肺結節の早期検出は,肺癌患者の生活を節約するための最良の許容可能な治療法である。日による日でも,コンピュータ支援検出/診断(CADe/x)システムの顕著性は,異なるタイプの肺結節の検出における医学的ルーチンの一部として増加しているが,検出率性能は肺実質の精度と結節セグメンテーション手順に依存している。Juxta-Vascular結節のセグメンテーションは非常に複雑であった。本論文では,新しい完全自動化CADシステムを開発し,Juxta-Vascular結節を検出し分類した。提案した方法論では,肺実質を反復閾値化アルゴリズムを用いて分割し,肺結節を提案した修正領域成長アルゴリズムを用いて分割した。血管結節においては,結節からの血管の分離は,付着血管と小結節の強度特性が同じであるため困難である。2つの新しい方法の結節セグメンテーション法と,付着血管から血管結節部分を分離するための複数の特徴に基づく血管除去を開発した。より高い結節-血管分離精度を達成するために,結節-血管付属領域を精製した。提案した方法の検証をLIDC-CT肺画像上で行った。完全に自動化された方法は,より少ない計算時間と高い精度で血管結節をセグメント化する。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： 治療法 ,  アルゴリズム ,  肺腫瘍 ,  *計算機トモグラフィー ,  血管 ,  付着 ,  *自動化 ,  *セグメンテーション ,  *画像
準シソーラス用語： 検出率 ,  ルーチン ,  肺結節 ,  モダリティ ,  *CADシステム ,  *結節 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (6件)： CTスキャン ,  近傍 ,  結節 ,  セグメンテーション ,  完全自動化 ,  CADシステム