文献

J-GLOBAL ID：202002228077769125   整理番号：20A0435982

修正HEDに基づくCT画像における骨転移のセグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Segmentation of Bone Metastasis in CT Images Based on Modified HED

著者 (7件)： Song Yuchan (Kyushu Institute of Technology,Engineering Department of Mechanical Intelligence,Fukuoka,Japan,804-0015) ,  Lu Huimin (Kyushu Institute of Technology,Engineering Department of Mechanical Intelligence,Fukuoka,Japan,804-0015) ,  Kim Hyoungseop (Kyushu Institute of Technology,Engineering Department of Mechanical Intelligence,Fukuoka,Japan,804-0015) ,  Murakami Seiichi (University of Occupational and Environmental Health,Department of Mechanical Engineering,Fukuoka,Japan,807-8556) ,  Ueno Midori (University of Occupational and Environmental Health,Department of Mechanical Engineering,Fukuoka,Japan,807-8556) ,  Terasawa Takashi (University of Occupational and Environmental Health,Department of Mechanical Engineering,Fukuoka,Japan,807-8556) ,  Aoki Takatoshi (University of Occupational and Environmental Health,Department of Mechanical Engineering,Fukuoka,Japan,807-8556)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICCAS  ページ： 812-815  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： 医用画像における骨転移領域のセグメンテーションは,診断と治療のための作業負荷を減らすことができる。しかし,骨転移のさまざまな形状と大きさは,ノイズによって影響を受けた。その結果,古典的セグメンテーション法を用いてセグメント化することは困難である。本論文では,畳込みニューラルネットワークに基づくセグメンテーション法を提案した。提案した方法は,側面接続と修正ネットワークを用いて,病変領域の輪郭と位置を容易に予測できる。本研究では,骨転移の特徴を一致させるために,修正HEDネットワークを再度修正した。病変領域における骨転移を分割するために提案した方法を用いた実験結果は,TP率の79.8[%]とIOU率の69.2[%]を有していた。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： 雑音 ,  ネットワーク ,  医用画像 ,  *セグメンテーション
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク ,  *骨転移 ,  *CT画像 , 【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)： CT画像 ,  骨転移 ,  セグメンテーション