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J-GLOBAL ID：202202255086360720   整理番号：22A0701719

頸動脈超音波画像のための新しい自動セグメンテーションアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A new automatic segmentation algorithm for carotid artery ultrasound images

著者 (3件)： Fu Shumin (Yangzhou University,School of Information Engineering,Yangzhou,China) ,  Yan Fen (Yangzhou University,School of Information Engineering,Yangzhou,China) ,  Long Yong (Yangzhou University,School of Information Engineering,Yangzhou,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： SCSET  ページ： 110-113  発行年： 2022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： 頸動脈の内径は,心血管および脳血管疾患(CVDS)の重症度を予測する重要な指標である。本論文では,頸動脈内径のコンピュータ支援セグメンテーションのための効率的で自動アルゴリズムを提案した。この方法は,スーパーピクセルセグメンテーションと改良最小二乗フィッティング楕円アルゴリズムの組合せを用いて画像を分割し,動脈の内径の自動セグメンテーションを実現した。実験結果は,提案したアルゴリズムが超音波画像ノイズに対してロバストであり,頸動脈内径のセグメンテーション結果は実際の値と高い整合性を持ち,それは93.63%の適合精度で血管内径の異なる形状に適合することができることを示した。Copyright 2022 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： *アルゴリズム ,  最小二乗法 ,  雑音 ,  *セグメンテーション ,  血管 ,  *動脈 ,  画素 ,  循環系 ,  *頚動脈 ,  *超音波画像 ,  CAE【計算機】 ,  ロバスト性 ,  脳血管障害
準シソーラス用語： 重症度 ,  *自動セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 頸動脈 ,  超音波画像 ,  自動セグメンテーション ,  アルゴリズム