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J-GLOBAL ID：202002219473458793   整理番号：20A0492425

血管系抽出のための多重可能性融合を用いたトポロジー最適化【JST・京大機械翻訳】

Topology Optimization Using Multiple-Possibility Fusion for Vasculature Extraction

著者 (9件)： Fang Huihui (Beijing Engineering Research Center of Mixed Reality and Advanced Display, School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Ai Danni (Beijing Engineering Research Center of Mixed Reality and Advanced Display, School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Cong Weijian (School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Yang Siyuan (Beijing Engineering Research Center of Mixed Reality and Advanced Display, School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Zhu Jianjun (Beijing Engineering Research Center of Mixed Reality and Advanced Display, School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Huang Yong (Beijing Engineering Research Center of Mixed Reality and Advanced Display, School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Song Hong (School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Wang Yongtian (Beijing Engineering Research Center of Mixed Reality and Advanced Display, School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Yang Jian (Beijing Engineering Research Center of Mixed Reality and Advanced Display, School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology  (IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology)
巻： 30  号： 2  ページ： 442-456  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0321A  ISSN： 1051-8215  CODEN： ITCTEM  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： 血管造影画像からの血管中心線抽出は,血管疾患のコンピュータ支援診断において重要な役割を果たす。不均一灌流からの雑音と不整合な血管に関連する一般的問題を解決するために,本論文は,マルチ確率融合ベースのトポロジー最適化を使用する血管造影からの正確な血管中心線抽出のための自動フレームワークを提案する。このフレームワークでは,まず,学習ベースの方法を用いて,血管領域を分割する。次に,初期中心線を,反復フィルタリング操作と多方向インデクシング非最大抑制を適用することによって得た。トポロジー最適化をギャップ充填によって達成した。接続確率マップを,初期中心線,テクスチャ,および血管の方向の情報を利用して構築した。最短経路追跡を用いて,初期中心線におけるギャップ周辺の最適接続を探索した。提案したフレームワークを,シミュレーションと臨床的冠動脈造影を用いて評価した。実験結果は,提案方法が,12の臨床血管造影画像における血管のために97.28%±1.2%のF1スコアで中心線を抽出することができることを実証した。提案した方法は,血管造影から完全で正確な血管中心線を抽出でき,道路や網膜血管などの他のフィラメント構造における間隙を修復するために使用できることが明らかである。これは,フィラメント構造の解析において大きな可能性を与える。Copyright 2020 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： *多重化 ,  計算機診断 ,  *血管 ,  循環系 ,  不整合 ,  冠動脈造影 ,  道路 ,  網膜血管 ,  学習 ,  フィルタリング ,  血管造影 ,  血管疾患 ,  潅流 ,  雑音
準シソーラス用語： 中心線 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  テレビジョン一般  (ND12031N)

タイトルに関連する用語 (5件)： 血管系 ,  多重 ,  可能性 ,  融合 ,  トポロジー最適化