主成分分析と領域情報を用いたMR画像のセグメンテーション(一般セッション(2), 産業応用とパターン認識・メディア理解)
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概要
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本研究では, 頭部MR画像のセグメンテーションをする際に, ノイズの影響を小さくするため, 注目画素の周囲の情報も用いて特徴抽出を行う.領域の情報を用いた特徴抽出では次元数が大きくなるため, 前処理として主成分分析を用いることを提案する.主成分分析で特徴空間を従来法と同じ3次元に落としても, 良好な分割結果が得られた.また, セグメンテーションには, 教師信号が不要なK-means法を用いることで, 医療知識が乏しくても組織分類を行えるようにする.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-05-12
著者
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