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J-GLOBAL ID：202202290388055183   整理番号：22A1049679

相互情報ベースの医用画像レジストレーションアルゴリズムに関する調査【JST・京大機械翻訳】

A survey on mutual information based medical image registration algorithms

著者 (3件)： Sengupta Debapriya (Indian Institute of Engineering Science and Technology, Howrah, India) ,  Gupta Phalguni (GLA University, Mathura, India) ,  Biswas Arindam (Indian Institute of Engineering Science and Technology, Howrah, India)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 486  ページ： 174-188  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  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： もう1つの画像の座標系における1つの画像を整列させるプロセスは,登録と呼ばれる。画像登録は医学領域で不可欠であり,診断,治療計画,および疾患の治療に使用される。その巨大な適用性と重要性のため,医用画像記録は研究の別々の領域である。侵入型ランドマークベースの登録から始めて,ヒト生理学の2つの画像を登録するために,無数のアルゴリズムが提案されている。しかし,文献におけるブレークスルーは,情報理論ベースの測度,相互情報を用いて,2つの画像を登録するために使用した。それ以来,医用画像の完全な自動登録のために相互情報を使用する多数の新しいアルゴリズムが開発されている。本論文は,これらのアルゴリズムの調査である。その開発から始まって,相互情報ベースの画像記録に関して行われた主要な研究のいくつかについて論じる。他のアルゴリズムとの比較研究も議論した。本論文は,主に深層ニューラルネットワーク(DNN)ベースのアルゴリズムを含む相互情報後の医用画像記録アルゴリズムの開発の議論を終えた。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 ,  エントロピー ,  情報理論 ,  測度 ,  ヒト ,  適応性 ,  病気 ,  *レジストレーション【画像】 ,  *医用画像 ,  治療計画
準シソーラス用語： 画像記録 ,  ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 相互情報 ,  医用画像レジストレーション ,  エントロピー ,  ジョイントエントロピー

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 医用画像 ,  レジストレーション ,  アルゴリズム ,  調査