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医用画像中の臓器レジストレーションのための特徴抽出と最適化手法の統合の試み

机译:尝试集成特征提取和优化方法以在医学图像中进行器官配准

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摘要

本稿ではX-CT画像中の臓器表面とモデルの非剛体レジストレーション法を提案する.提案法は,画像中の臓器表面の位置を推定できるだけではなく,推定精度もあわせて推定することができる.提案法は臓器表面上に配置した複数の特徴点により臓器表面を表現し,各特徴点の画像からの抽出演算子と各点の位置に関する確率モデルを学習モデルに基づいて学習し,画像中の特徴点の位置推定にはノンパラメトリック確率伝搬法を用いる.人工画像と実画像を利用した評価実験をおこなったので,その結果を報告する.
机译:在本文中,我们为X-CT图像中的器官表面和模型提出了一种非刚性的配准方法。所提出的方法不仅可以估计图像中器官表面的位置,而且可以估计估计精度。在所提出的方法中,器官表面由放置在器官表面上的多个特征点表示,图像中每个特征点的提取算子和关于每个点位置的随机模型基于学习模型被学习,并且图像非参数概率传播方法用于估计特征点的位置。我们使用人造图像和真实图像进行了评估实验,并报告了结果。

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