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J-GLOBAL ID：202202219015845405   整理番号：22A0794377

ASMCNN:アクティブ形状モデルと畳込みニューラルネットワークを用いた効率的な脳抽出【JST・京大機械翻訳】

ASMCNN: An efficient brain extraction using active shape model and convolutional neural networks

著者 (9件)： Nguyen Duy H.M. (Max Planck Institute for Informatics, Germany) ,  Nguyen Duy M. (Dublin City University, Ireland) ,  Mai Truong T.N. (Department of Multimedia Engineering, Dongguk University, South Korea) ,  Nguyen Thu (Department of Mathematics, University of Louisiana at Lafayette, USA) ,  Tran Khanh T. (Center for Machine Vision and Signal Analysis, University of Oulu, Finland) ,  Nguyen Anh Triet (Department of Mathematics, University of Architecture of Ho Chi Minh City, Viet Nam) ,  Pham Bao T. (Department of Computer Science, Saigon University, Ho Chi Minh City, Viet Nam) ,  Nguyen Binh T. (Department of Computer Science, VNU-HCMUS, Ho Chi Minh City, Viet Nam) ,  Nguyen Binh T. (Vietnam National University, Ho Chi Minh City, Viet Nam)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 591  ページ： 25-48  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  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： 脳抽出(skull ストリッピング)は,神経画像処理における挑戦的な問題である。それは,画像におけるデータ取得または異常からの条件の変動のためであり,脳形態および強度特性を変化し,複雑にする。本論文では,アクティブ形状モデル(ASM)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を結合することにより,顕著な結果を達成する利点を完全にするために,磁気共鳴映像法(MRI)スキャン,すなわちASMCNNにおける頭蓋ストリッピングのためのアルゴリズムを提案した。3D構造の作業の代わりに,矢状面における2D画像シーケンスを処理する。最初に,画像を異なるグループに分割し,各グループにおいて,脳境界の形状と構造は類似の外観を持つ。第二に,ASMの修正版を用いて,各群の事前知識を利用して脳境界を検出した。最後に,条件付確率場(CRF),Gauss過程,およびいくつかの特殊な規則を含むCNNと後処理法を適用し,セグメンテーション輪郭を精密化した。実験結果は,著者らの提案方法がすべての実験で有意なマージンによって現在の最先端アルゴリズムより優れていることを示した。Copyright 2022 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 ,  セグメンテーション ,  *脳 ,  *ニューラルネットワーク ,  Gauss過程 ,  後処理 ,  二次元 ,  精密化 ,  修正 ,  三次元 ,  データ収集 ,  NMRイメージング
準シソーラス用語： 事前知識 ,  画像列 ,  矢状面 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 頭蓋骨剥離 ,  脳抽出 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  アクティブ形状モデル ,  条件付き確率場 ,  Gauss過程

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (3件)： アクティブ形状モデル ,  畳込みニューラルネットワーク ,  脳