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J-GLOBAL ID：202002290041993846   整理番号：20A0859427

2D X線画像の3D再構成【JST・京大機械翻訳】

3D Reconstruction of 2D X-Ray Images

著者 (5件)： Dixit Sunanda (BMSIT&M,Computer Science & Engineering Department,Yelahanka, Bangalore,India) ,  Pai Vishwas G (Dayananda Sagar College of Engineering,Information Science and Engineering Department,Kumaraswamy Layout, Bangalore,India) ,  Rodrigues Vivian Claud (Dayananda Sagar College of Engineering,Information Science and Engineering Department,Kumaraswamy Layout, Bangalore,India) ,  Agnani Karan (Dayananda Sagar College of Engineering,Information Science and Engineering Department,Kumaraswamy Layout, Bangalore,India) ,  Priyan S R Vaishna (Dayananda Sagar College of Engineering,Information Science and Engineering Department,Kumaraswamy Layout, Bangalore,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CSITSS  ページ： 1-5  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： 今日,2次元X線画像は,即時医療センターと病院の不可欠な部分である。それらは,整形外科における診断と治療計画において重要な役割を果たす。この技術はグローバルに利用可能であり,CT(コンピュータ断層撮影)スキャンとMRI(磁気共鳴画像)スキャンのようなより進歩した3Dイメージング法とは対照的に,高速で安価であると考えられる。医師は,身体の背後に写真フィルムを置くことにより,患者の身体の写真を撮影するためにこれらの方法を使用する。これらの光線は,骨が非常に軽いように見える皮膚と比較して,骨を通過するのが長い。筋骨格解析は自然3Dによるので,患者の解剖学の正確な評価は,2D画像を分析するための外科医の能力に広く依存し,利用可能なデータからの仮定を作る。外科医の理解の限界を克服し,外科的関与を効果的に計画する。このプロジェクトの目標は,2DX線画像からの画像の3D再構成である。そこで,本論文では,実験装置に依存しない変換のための機械学習を用いたアプローチを提案した。最初に,画像からのBone抽出を行った。第二に,三次元画像をstl変換を用いて得た。最後に,データを患者データを用いて検証した。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： 画像処理 ,  計算機トモグラフィー ,  光子ビーム ,  解剖学 ,  写真フィルム ,  *二次元 ,  整形外科 ,  NMRイメージング ,  治療計画 ,  機械学習 ,  *三次元 ,  *X線画像
準シソーラス用語： 三次元画像 ,  低価格 ,  *3D画像再構成 , 【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)： 2D ,  X線画像 ,  3D再構成