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J-GLOBAL ID：201902224425040945   Reference number：19A2760561

Liver segmentation from low-radiation-dose pediatric computed tomography using patient-specific, statistical modeling

患者特異的,統計的モデリングを用いた低放射線量小児CTからの肝臓セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Author (5)： Nakayama Koyo (Tokyo University of Agriculture and Technology, Koganei, Tokyo, Japan) ,  Saito Atsushi (Tokyo University of Agriculture and Technology, Koganei, Tokyo, Japan) ,  Biggs Elijah (Sheikh Zayed Institute for Pediatric Surgical Innovation, Children’s National Health System, Washington, DC, USA) ,  Linguraru Marius George (Sheikh Zayed Institute for Pediatric Surgical Innovation, Children’s National Health System, Washington, DC, USA) ,  Shimizu Akinobu (Tokyo University of Agriculture and Technology, Koganei, Tokyo, Japan)
Material： International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery
Volume： 14  Issue： 12  Page： 2057-2068  Publication year： 2019 
JST Material Number： W4459A  ISSN： 1861-6410  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： Germany, Federal Republic of (DEU)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： The pediatric computed tomogra...

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Thesaurus term： SN ratio ,  algorithm ,  viscus ,  random number ,  computed tomography ,  *radiation dose ,  *radioactive ray ,  baby ,  *child ,  *segmentation ,  similarity
Semi thesaurus term： カーネル推定 ,  アトラス ,  レベルセット法 ,  *肝臓セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

Author keywords (5)： Pediatrics ,  Computed tomography ,  Liver segmentation ,  Conditional statistical shape model ,  Patient-specific probabilistic atlas

JST classification (3)： Artificial intelligence  (JE08000Z) ,  Medical image processing  (JE04020T) ,  Pattern recognition  (JE07000S)

Terms in the title (6)： 患者 ,  統計的モデリング ,  放射線量 ,  小児 ,  CT ,  肝臓セグメンテーション