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Region-based Contour Treeによるディジタル画像からのインタラクティブな領域抽出

机译:基于区域的轮廓树从数字图像中进行交互式区域提取

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摘要

本研究の目標は,医用三次元画像から臓器の形状などの形態情報を抽出することである.従来用い られる画素ベースの領域抽出法のうち,しきい値処理は単純な手続きであり現在でも広く用いられるが,抽出領 域の連結性が保証されない.また,リージョングローイング法などの連結領域抽出法では抽出領域内に不要な穴 領域が生じ得る.これらの問題は並立・包含など領域間の位相関係を考慮することで解決可能である.本研究で はこのような領域抽出を行う手続きについて検討する.濃淡画像など多次元スカラ場において,領域を囲む等値 面の位相構造を表現する手法にはContour Treeが挙げられるが,我々は先に,Contour Treeをディジタル画 像から生成する手法(Region-based Contour Tree)を提案した.本論文では,Region-based Contour Treeを 用いてディジタル画像からインタラクティプに対象領域を抽出する手法を提案し,ヒト胎児標本画像を用いた評 価実験から提案手法の有効性を示す.
机译:这项研究的目的是从医学三维图像中提取诸如器官形状等形态信息,在过去使用的基于像素的区域提取方法中,阈值处理是一个简单的过程,至今仍被广泛使用。使用了它,但是不能保证提取区域的连通性。另外,在诸如区域生长方法的连接区域提取方法中,在提取的区域中可能出现不必要的孔区域。这些问题可以通过考虑诸如并置和包含在内的区域之间的拓扑关系来解决,在本研究中,我们研究了这种区域提取的过程。在诸如灰度图像之类的多维标量场中,可以使用等高线树作为表达围绕该区域的等值面的拓扑结构的方法。我们首先从数字图像生成一个等高线树(基于区域在本文中,我们提出了一种使用基于区域的轮廓树从数字图像中交互式提取目标区域的方法,并基于使用人类胎儿标本图像的评估实验对提出的方法进行了评估。显示性别。

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