適応ファジークラスタリング法に基づいた胸部CT画像からの関心領域の抽出

山田信廣; 久保満; 河田佳樹; 仁木登; 大松広伸; 柿沼龍太郎; 江口研二; 西山祥行; 金子昌弘; 楠本昌彦; 森山紀之; N. Yamada; M. Kubo; Y. Kawata; N. Niki; N. H. Ohmatsu; M. Kusumoto; K. Eguchi; H. Nishiyama; M. Kaneko; M. Kusumoto; N. Moriyama

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適応ファジークラスタリング法に基づいた胸部CT画像からの関心領域の抽出

机译：基于自适应模糊聚类的胸部CT图像感兴趣区域提取

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肺野内にはパーシャルボリューム効果やビームハードニング効果などによって生じた濃度むらが存在する．我々はこれらを背景バイアス成分と定義する。関心領域を精度良く抽出するにはバイアス成分を軽減することが重要であるが，従来の方法は淡い病変の検出には不向きであった．本報告では淡い病変の検出にも有効なバイアス処理法について述べ，その有効性を示す．

机译：在肺野中，由于部分体积效应和射束硬化效应而导致浓度不均。我们将这些定义为背景偏差成分。为了准确地提取感兴趣区域，减少偏置分量很重要，但是常规方法不适合检测苍白的病变。在本报告中，我们描述了一种偏见治疗方法，该方法也可有效检测苍白病变，并显示其有效性。

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来源
《電子情報通信学会技術研究報告. 医用画像. Medical Imaging》 |2002年第300期|共5页
作者
山田信廣; 久保満; 河田佳樹; 仁木登; 大松広伸; 柿沼龍太郎; 江口研二; 西山祥行; 金子昌弘; 楠本昌彦; 森山紀之; N. Yamada; M. Kubo; Y. Kawata; N. Niki; N. H. Ohmatsu; M. Kusumoto; K. Eguchi; H. Nishiyama; M. Kaneko; M. Kusumoto; N. Moriyama;
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作者单位

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原文格式 PDF
正文语种 jpn
中图分类通信理论;
关键词
胸部CT画像; 淡い病変; バイアス成分; 肺野の数学モデル; 標準正則化理論; The chest CT images; Ground-grass-attenuation; Background bias field; Mathematical model of lung area; Standard regularization;

机译：胸部CT图像;苍白病变;偏倚分量;肺野的数学模型;胸部CT图像;草皮衰减;背景偏野;肺部面积的数学模型;标准正则化;

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1. 適応ファジークラスタリング法に基づいた胸部CT画像からの関心領域の抽出 [J] . 山田信廣, 久保満, 河田佳樹, 電子情報通信学会技術研究報告. 医用画像. Medical Imaging . 2002,第300期

机译：基于自适应模糊聚类的胸部CT图像感兴趣区域提取
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