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グラフィカルモデルにより表現する臓器表面の3次元画像へのレジストレーションの高精度化

机译:注册的高精度到由图形模型表示的器官表面的三维图像

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摘要

本稿では,臓器表面の統計点群モデルと3次元画像をレジストレーションする手法の高精度化について報告する.提案法では,グラフィカルモデルにより臓器表面を表現し,ノンパラメトリック確率伝播法により各点の位置の周辺事後分布を推定する.そのため,レジストレーションができるだけではなく,その確度を各点で推定できる.ただし,モデルの構築法に依存して推定精度は変化する.本稿では,特にグラフィカルモデルを構築する際の学習サンプルに含まれる誤りとサンプル数が少ないことがモデルに与える影響を述べる.また,それら影響を克服することにより,推定を高精度化することを示す.X-CT画像中の肝臓を対象とした実験結果により精度向上を定量評価したので報告する.
机译:在本文中,我们报告了器官表面和三维图像的统计点组模型的登记方法的准确性。 在该方法中,图形模型表示器官表面,并通过非参数概率传播方法估计每个点的外围后分布分布。 因此,不仅可以执行登记,并且可以在每个点估计其精度。 然而,估计精度根据模型的施工方法而变化。 在本文中,我们描述了误差的影响和学习样本中包含的样本数量,特别是在构建图形模型时。 此外,通过克服影响,显示出改善估计。 报道,随着X-CT图像中肝脏肝脏的实验结果定量评估,据报道。

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