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階層的マルチアトラス法に基づく股関節CT画像からの個別筋肉·筋肉群領域の自動抽出-学習データ数と抽出精度に関する実験的研究

机译:基于分层多图谱方法从髋部CT图像中自动提取单个肌肉/肌肉群区域-训练数据数量和提取精度的实验研究

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摘要

患者ごとにボリュームモデルを用いた筋骨格シミュレーションを行うためには,3次元画像からの筋肉領域の抽出が必要となる.我々はこれまでに股関節CT画像からの個別筋肉領域の自動抽出を目的として,階層的マルチアトラス法を提案してきた.この手法は,異なる人種,異なる対象領域での個別筋肉領域の自動抽出に適応できると考えられる.抽出精度を保ったまま,抽出対象となる個別筋肉領域だけでなく正規化に用いた領域も合わせてアトラス数の削減ができれば,新たな学習データセットの準備が更に容易になると考えられる.そこで,本稿では,階層的マルチアトラス法を用いた3次元CT画像からの個別筋肉領域の自動抽出において,学習データ数と抽出精度に関する実験を行った.本稿での結果は,新たな学習データセット準備の一つの目安となると考える.
机译:为了使用针对每个患者的体积模型执行肌肉骨骼模拟,有必要从三维图像中提取肌肉区域。为了自动从髋部CT图像中提取单个肌肉区域,我们提出了一种分层的多图集方法。该方法被认为适用于自动提取不同种族和不同目标区域中的单个肌肉区域。如果不仅可以减少要提取的各个肌肉区域的地图集数量,而且可以在保持提取精度的同时减少用于归一化的区域的地图集数量,则准备新的训练数据集将变得更加容易。因此,在本文中,我们使用分层多图集方法从3D CT图像自动提取单个肌肉区域中的训练数据数量和提取精度进行了实验。我们相信本文的结果将为准备新的训练数据集提供指导。

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