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J-GLOBAL ID：200902108182573270   Reference number：01A0234487

Segment Classification Method for X-Ray CT Images of Liver Cancer Based on Application of Inductive Learning to Segment Features.

肝X線CT画像における診断特徴量に関する学習ルールを用いた腫ようの良悪性判別手法

Author (3)： ISHIGURO MASAKI (三菱総研 情報通信研究部) ,  MURASE ICHIRO (三菱総研 情報通信研究部) ,  MORIYAMA NORIYUKI (国立がんセ 中央病院)
Material： Medical Imaging Technology  (Med Imaging Technol)
Volume： 19  Issue： 1  Page： 43-49  Publication year： Jan. 25, 2001 
JST Material Number： X0353A  ISSN： 0288-450X  Document type： Article
Article type： 短報  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *X-ray computed tomography ,...

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JST classification (3)： Diagnosis of tumors(=neoplasms)  (GE03020J) ,  Radiodiagnosis  (GC04020K) ,  Tumors(=neoplasms)of digestive system  (GH04000D)

Reference (7)：

• GAO, L. Automatic Liver Segmentation Technique for Three-Dimensional Visualization of CT Data. J Radiology. 1996, 201, 2, 359-364
• 桝本潤. X線CT画像からの肝腫瘤自動抽出の検討. 電子情報通信学会論文誌. 2000, J83-D-II, 1, 219-227
• HU, H. Multi-slice Helical CT : Scan and Reconstruction. Medical Physics. 1999, 26, 1, 5-18
• 大倉恵子. 医用画像からの特徴抽出を目的とした画像セグメンテーション手法. 日本医用画像工学会予稿集, 1999. 1999, 17, 4, 401-402
• FUKUNAGA, K. Introduction to Statistical Patern Recognition. 1990

Terms in the title (7)： X線CT画像 ,  診断 ,  特徴量 ,  学習ルール ,  腫よう ,  性判別 ,  手法