腹部CTデータにおける自動マルチオブジェクト臓器検出とセグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Mietzner, O.; Mastmeyer, A.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213681046362 整理番号：22P0261141

腹部CTデータにおける自動マルチオブジェクト臓器検出とセグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Automatic multi-object organ detection and segmentation in abdominal CT-data

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (2件)： ,
資料名：
発行年： 2020年07月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年07月22日
JST資料番号： O7002B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

高速で信頼できる方法で3D患者モデルを生成する能力は,例えばバーチャルリアリティシミュレーションにおける肝臓穿刺のシミュレーションのために非常に重要である。目的は,CTスキャンにおける腹部構造の自動検出とセグメンテーションである。特に,選択した臓器群において,膵臓はチャレンジを提起する。ランダム回帰森林と2D U-Netの組合せを用いて,境界ボックスを検出し,5つの腹部器官(肝臓,腎臓,脾臓,膵臓)に対するセグメンテーションマスクを生成した。訓練と試験は,さまざまな公共源から50のCTスキャンに関して実施した。結果は,0.71までのDice係数を示した。提案した方法は,十分な訓練データが利用できる限り,任意の解剖学的構造に対して理論的に使用できる。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , , , ,
, , 【Automatic Indexing@JST】

医用画像処理

, , , ,

前のページに戻る