ウェーブレット変換による頭部X線CT画像の解析
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概要
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頭部X線CT画像はCT値の性質上,大域的/局所的に極端な偏りをもったデータであり,その構造は極めて複雑であるため,病変部等の診断に必要とされる情報の抽出は一般に困難となる.本稿では信号処理において大域的性質と局所的性質を同時に解析する手法として,近年注目を集めているウェーブレットの理論を導入したCT画像の解析を行う.ウェーブレット変換とは,実空間・フーリエ空間で同時に局在化した関数をスケールおよびシフト変換して得られる基底によって関数を展開するものであり,そのため実空間上での任意の位置での周波数成分の検出に有効である.特にMallatらによって構造化された多重解像度解析に基づく直交ウェーブレットは,関数の構成法,展開係数の意味の与え方,展開の収束性等において利点をもっている.ここではCT画像に対し,2つの直交ウェープレットを用いてウェーブレット変換を行い,各画素に与えられる展開係数を頭部組織と対応させ,各組織における展開係数の分布の傾向を検証する.
- 1993-09-27
著者
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