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J-GLOBAL ID：202002266367945193   整理番号：20A2634477

血管構造の効率的検出のための一般的アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Generic Approach for Efficient Detection of Vascular Structures

著者 (2件)： Kouvahe A.F. (SAMOVAR, Telecom SudParis, Institut Polytechnique de Paris, France) ,  Fetita C. (SAMOVAR, Telecom SudParis, Institut Polytechnique de Paris, France)
資料名： IRBM  (IRBM)
巻： 41  号： 6  ページ： 304-315  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3450A  ISSN： 1959-0318  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 血管セグメンテーションは,種々のイメージング様式のための医用画像解析においてしばしば必要とされる。分野における豊富な文献にもかかわらず,提案方法は,特定の調査への時間適応のほとんどを必要として,時々,真の正および偽陽性検出率に関して望ましい精度を欠いている可能性がある。本論文では,多重解像度方式に適用される局所接続フィルタリングに基づく血管セグメンテーションのための一般的方法を提案した。フィルタリングスキームは,方向2D-3D局所接続フィルタ(LCF)を結合することにより,各解像度レベルで画像レリーフから血管の漸進的検出と除去を行う。LCFの重要な特性は,それらが局所環境において他の類似構造とトポロジー的に接続されるならば,画像における(正の対比)構造を保存することである。曲線構造として現れる容器は,シート状構造に最小に影響する適切なLCFセットアップによって濾過できる。多重解像度フレームワークにおける実装は,異なる血管サイズを扱うことができる。肺,肝臓および冠状動脈を含むいくつかの画像様式について,提案した方法の結果を説明した。小さな血管の検出における高精度の保存に加えて,提案技法はノイズに関して感度が低く,画像上の正コントラスト外観の病理の存在を示す。検出精度を,VESSEL12チャレンジからの20患者データベースに関する以前に開発したアプローチと比較した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 位相幾何学 ,  コントラスト ,  雑音 ,  フィルタ ,  *血管 ,  分解能 ,  フィルタリング ,  画像処理 ,  二次元 ,  冠動脈 ,  三次元 ,  病理
準シソーラス用語： 多重解像度 ,  誤検出 ,  医用画像解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 局所接続フィルタ ,  血管検出 ,  数学的形態学

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (1件)： 血管構造