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J-GLOBAL ID：201702224374311226   整理番号：17A0279073

パーティクルスワーム最適化を用いたマルチモーダル医用画像レジストレーション:レビュー【Powered by NICT】

Multimodal medical image registration using Particle Swarm Optimization: A review

著者 (5件)： Rundo Leonardo (Department of Informatics, Systems and Communication (DISCo), University of Milano-Bicocca, 20126, Italy) ,  Tangherloni Andrea (Department of Informatics, Systems and Communication (DISCo), University of Milano-Bicocca, 20126, Italy) ,  Militello Carmelo (Institute of Molecular Bioimaging and Physiology (IBFM), Italian National Research Council (CNR), 90015 Cefalu` (PA), Italy) ,  Gilardi Maria Carla (Institute of Molecular Bioimaging and Physiology (IBFM), Italian National Research Council (CNR), 90015 Cefalu` (PA), Italy) ,  Mauri Giancarlo (Department of Informatics, Systems and Communication (DISCo), University of Milano-Bicocca, 20126, Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SSCI  ページ： 1-8  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： 強度ベースレジストレーション技法は,マルチモーダル画像レジストレーション,医用画像における基本的な課題である使用が増加している,相補的情報は容易にアクセスと融合できるように異なる画像を統合する単一表現にできるためである。これらの方式は,通常,入力画像に計算したいくつかの類似性計量(例えば,相互情報量)の最適化を必要とする。局所最適化法は,良好な結果を得,局所最適値に時期尚早な収束,特に非平滑適合度関数を誘導しなかった。これらの症例では,大域的最適化法を採用し,群知能技術は非常に効果的かつ効率的な解を表す。本論文では,粒子群最適化(PSO)を用いた生物医学画像レジストレーションに焦点を当てた。いくつかの文献アプローチを批判的にレビューし,進化的戦略による修飾とハイブリダイゼーションを研究した。生物医学画像レジストレーションは,困難な臨床的課題となっているので,実験結果は,近い将来の更なる研究を奨励している。Copyright 2017 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： 相互情報量 ,  *医用画像 ,  *最適化 ,  *画像 ,  分子ハイブリダイゼーション ,  *多モード
準シソーラス用語： 進化戦略 ,  生物医学 ,  群知能 ,  大域的最適化 ,  適合度 ,  最適値 ,  ローカル最適化 ,  マルチモダリティー画像 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： パーティクルスワーム最適化 ,  マルチモーダル ,  医用画像 ,  レジストレーション ,  レビュー