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J-GLOBAL ID：201602257952591261   整理番号：16A1387056

多モード画像レジストレーションのための自己相似性測度【Powered by NICT】

Self-similarity measure for multi-modal image registration

著者 (3件)： Kasiri Keyvan (Vision & Image Processing (VIP) Research Group, Systems Design Engineering, University of Waterloo) ,  Fieguth Paul (Vision & Image Processing (VIP) Research Group, Systems Design Engineering, University of Waterloo) ,  Clausi David A (Vision & Image Processing (VIP) Research Group, Systems Design Engineering, University of Waterloo)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICIP  ページ： 4498-4502  発行年： 2016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： 医用画像解析では,マルチモーダルレジストレーションは整列していること画像間の複雑な強度関係のために,挑戦的な作業であった。従来マルチモーダルアプローチは画像間の輝度値の統計的依存性に基づく類似性を測定することにより,アラインメントの精度を評価する傾向があった。しかし,相互情報量などの測定統計的類似性測度は,これらの事例では有望なものでなく,特に複雑で空間的に依存強度関係。自己相似性の概念,画像内のパッチの類似性,類似構造は類似している強度変換を受ける可能性が高いということ事実によって動機づけに基づいて提案した新しい類似性測度。法は異なるモダリティからのシミュレーションと実際の脳画像を整列への登録フレームワークに適用し,従来のマルチモーダルレジストレーション法と比較した。法の定量的評価は良好な精度を達成できることを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *測度 ,  アラインメント ,  *多モード ,  相互情報量 ,  *画像 ,  輝度 ,  動機づけ ,  *自己相似性 ,  類似性
準シソーラス用語： 定量的評価 ,  脳画像 ,  モダリティ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多モード ,  レジストレーション ,  自己相似性 ,  測度