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J-GLOBAL ID：201702287089569084   整理番号：17A0275090

視覚語とテクスチャ語のバッグに基づく限局性肝病変の3次元多相造影CT画像のための検索システム【Powered by NICT】

A retrieval system for 3D multi-phase contrast-enhanced CT images of focal liver lesions based on combined bags of visual words and texture words

著者 (8件)： Xu Yingying (College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Lin Lanfen (College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Hu Hongjie (Department of Radiology, Sir Run Run Shaw Hospital, Hangzhou, China) ,  Dan Wang (Department of Radiology, Sir Run Run Shaw Hospital, Hangzhou, China) ,  Yitao Liu (Department of Radiology, Sir Run Run Shaw Hospital, Hangzhou, China) ,  Wang Jian (Graduate School of Science and Engineering, Ritsumeikan University, Shiga, Japan) ,  Han Xianhua (Graduate School of Science and Engineering, Ritsumeikan University, Shiga, Japan) ,  Chen Yen-Wei (Graduate School of Science and Engineering, Ritsumeikan University, Shiga, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CISP-BMEI  ページ： 806-810  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： ディジタル画像探索のためのコンテンツベース画像検索(CBIR)法は,コンテンツベース医用画像検索(CBMIR)と呼ばれる医用画像に適用した。本論文では,放射線科医の臨床経験に基づいて3D多相造影CT画像に基づくCBMIRの集合組織,密度及び形状特徴を組み合わせた。また確認した病理型を持つ132限局性肝病変(FLLs)のデータベースをこの研究で構築した。3D局所二値パターン(LBP)に基づくFLLsからのテクスチャ特徴を抽出し,従来の強度ベースBoVWとを結合する視覚単語(BoVW)モデルのバッグを実装した。密度および時間的密度は臨床所見に基づいて設計した。主成分分析(PCA)を用いて,形状特徴として病変の球形度を抽出することである。FLLsデータベース上で行った実験は,提案したシステムと特徴の有効性を示した。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： データベース ,  *多相 ,  医用画像 ,  *画像 ,  画像検索 ,  単語 ,  *三次元 ,  主成分分析
準シソーラス用語： *病巣 ,  テクスチャ特徴 ,  形状特徴 ,  医用画像検索 ,  コンテンツベース画像検索 ,  *造影CT ,  *テクスチャ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (9件)： 視覚 ,  テクスチャ ,  バッグ ,  限局性肝病変 ,  3次元 ,  多相 ,  造影 ,  CT画像 ,  検索システム