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J-GLOBAL ID：202102288942500978   整理番号：21A2871291

人間の視覚システムにヒントを得たマルチモーダル医用画像融合フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Human visual system inspired multi-modal medical image fusion framework

著者 (3件)： Bhatnagar Gaurav (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Windsor, ON, Canada) ,  Jonathan Wu Q.M. (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Windsor, ON, Canada) ,  Liu Zheng (Intelligent Information Processing Laboratory, Toyota Technological Institute, Nagoya, Japan)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 40  号： 5  ページ： 1708-1720  発行年： 2013年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  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： 臨床応用のための強力なツールとしてのマルチモーダル医用画像融合は,医用イメージングにおける様々なイメージング様式の出現により開発された。主な動機は,医療診断において重要な役割を果たす単一出力への情報源から最も関連する情報を捉えることである。本論文では,フレームレット変換に基づく医用画像融合のための新しいフレームワークを,人間の視覚システム(HVS)の特性を考慮して提案した。提案したフレームワークの背後にあるコアアイデアは,フレームレット変換によってすべてのソース画像を分解することである。2つの異なるHVSにヒントを得た融合規則を,それぞれ,低周波数と高周波係数を結合するために提案する。前者は可視度測定に基づいており,後者はテクスチャ情報に基づいている。最後に,融合画像を,すべての複合係数を有する逆フレームレット変換によって構築した。実験結果は,提案フレームワークの適切性と適合性を強調した。異なるマルチモーダル医用画像に関する異なる実験によって,提案した方法の効率を実証した。さらに,提案フレームワークの性能向上を既存アルゴリズムとの比較から理解した。Copyright 2021 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： アルゴリズム ,  情報源 ,  HF【周波数】 ,  画像処理 ,  適応性 ,  LF【周波数】 ,  *医用画像 ,  *多モード ,  可視度
準シソーラス用語： 融合画像 ,  臨床応用 ,  医用画像処理 ,  *視覚システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 医用画像融合 ,  フレームレット変換 ,  人間の視覚システム ,  画像の可視度 ,  最小単値セグメント同化核

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (7件)： 人間 ,  視覚システム ,  ヒント ,  マルチモーダル ,  医用画像 ,  融合 ,  フレームワーク