確率アトラスおよび多階層統計的形状モデルを用いた3次元CT画像からの肝臓領域自動抽出 : 形状パラメータの最適化アリゴリズムの改善による計算時間の短縮

岡田 俊之; 横田 圭太; 中本 将彦; 堀 雅敏; 陳 延偉; OKADA Toshiyuki; YOKOTA Keita; NAKAMOTO Masahiko; HORI Masatoshi; CHEN Yen-Wei

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確率アトラスおよび多階層統計的形状モデルを用いた3次元CT画像からの肝臓領域自動抽出 : 形状パラメータの最適化アリゴリズムの改善による計算時間の短縮

机译：利用概率的地图集和多层统计形状模型从3D CT图像自动提取肝脏区域：艾古斯形状参数优化的简化时间减少

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計算機による支援診断システムや術前の計画においてはからの対象臓器領域のセグメンテーションが必要となる.我々はこれまで,2種類の統計アトラス(確率アトラス,多階層統計的形状モデル)を用いた3次元CT画像からの肝臓領域自動抽出法を開発してきた.しかし,多階層化に伴なうパラメータ数の増加による計算時間の増加が問題となった.そこで本研究では,形状パラメータの推定におけるコスト関数の最適化方法を改善し,計算時間の短縮を行った.その結果,抽出精度を損なうことなく,従来に比べて計算時間を約56%短縮することができた.

机译：计算机支持需要在系统和术前计划中进行目标器官区域的分割。到目前为止，使用3D的两种类型的统计阿特拉斯（概率阿特拉斯，多层统计形状模型）已经从CT图像开发了肝脏自动提取方法。然而，随着多重分层的参数数量增加，计算时间的增加已经成为问题。因此，在本研究中，成本函数在形状参数估计中提高了优化方法，并且计算时间缩短了。结果，与现有技术相比，可以将计算时间减少约56％，而不会损害提取精度。

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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》 |2008年第461期|共4页
作者
岡田俊之; 横田圭太; 中本将彦; 堀雅敏; 陳延偉; OKADA Toshiyuki; YOKOTA Keita; NAKAMOTO Masahiko; HORI Masatoshi; CHEN Yen-Wei;
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作者单位

大阪大学大学院情報科学研究科コンピュータサイエンス専攻:大阪大学大学院医学系研究科画像解析学;

大阪大学大学院情報科学研究科コンピュータサイエンス専攻:大阪大学大学院医学系研究科画像解析学;

大阪大学大学院医学系研究科画像解析学;

大阪大学大学院医学系研究科放射線統合医学講座;

立命館大学情報理工学部;

Department of Computer Science Osaka University Graduate School of Information Science and Technology:Division of Image Analysis Osaka University Graduate School of Medicine;

Department of Computer Science Osaka University Graduate School of Information Science and Technology:Division of Image Analysis Osaka University Graduate School of Medicine;

Division of Image Analysis Osaka University Graduate School of Medicine:Department of Computer Science Osaka University Graduate School of Information Science and Technology;

Department of Radiology Osaka University Graduate School of Medicine;

of Information Science and Engineering Ritsumeikan University;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 jpn
中图分类通信理论;
关键词
主成分分析; 肝臓; 人体アトラス; 計算解剖学; principal component analysis; liver; body atlas; computational anatomy;

机译：主成分分析;肝臓;人体アトラス;计算解剖学;principal component analysis;liver;body atlas;computational anatomy;
入库时间 2022-08-20 15:47:31

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