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J-GLOBAL ID：202002240251140931   整理番号：20A1196741

レベルセットを用いた網膜OCT画像の同時セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Simultaneous Segmentation of Retinal OCT Images Using Level Set

著者 (4件)： Dodo Bashir Isa (Brunel University London, London, UK) ,  Li Yongmin (Brunel University London, London, UK) ,  Dodo Muhammad Isa (Katsina State Institute of Technology and Management, Katsina, Nigeria) ,  Liu Xiaohui (Brunel University London, London, UK)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1211  ページ： 120-136  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 医用画像は様々な疾患の臨床診断と治療において重要な役割を果たしている。眼科学の分野では,光コヒーレンストモグラフィー(OCT)は,網膜の画像を高解像度で提供することにより,非侵襲的な進行眼検査の不可欠な部分になっている。網膜層の信頼性のある同定は,網膜層への変化が眼疾患の症状と高度に相関するため,薬物療法の進歩を追跡し,様々な眼疾患を診断するために用いられる臨床的に有用な情報の抽出に必要である。網膜構造の複雑さと手動セグメンテーションの面倒さのために,多くの計算機ベースの方法が有用な層情報を抽出するのを助けるために提案される。さらに,画像アーチファクトと網膜の病理学的構造の不均一性は,これらの計算法の性能を著しく低下させることによって挑戦を引き起こす。これらの課題のいくつかを扱うために,本論文では,レベル集合法を用いてOCT画像における網膜層を分割するための完全自動化法を提示した。この方法は,特定の関心領域(ROI)を確立することによって始まり,それは,層と画像特徴のみを可能にすることによって,ターゲット層のオーバーとアンダーセグメンテーションを扱うことを助け,曲線進化に影響を与える。画像勾配からエッジを微細化することにより,適切なレベルセット開始を考案した。次に,OCT画像の事前理解は,同時に網膜の7つの層を分割するために進化過程を制約する際に利用される。有望な実験結果を225のOCT画像で達成し,この方法が実際の層境界に近く収束することを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *網膜 ,  信頼性 ,  *セグメンテーション ,  画像特性 ,  薬物療法 ,  計算機械 ,  眼疾患 ,  眼科学 ,  医用画像 ,  高分解能 ,  アーチファクト
準シソーラス用語： 光コヒーレンストモグラフィー ,  臨床診断 ,  非侵襲 ,  関心領域 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 画像セグメンテーション ,  レベルセット ,  進化制約付き最適化 ,  光コヒーレンストモグラフィー ,  医用画像解析

分類 (2件)： 眼の診断  (GP02000N) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (3件)： 網膜 ,  OCT ,  セグメンテーション