ラフ集合論による医用画像のクラスタリング法の提案(領域抽出及び関連技術)(関連学会との共催によるバイオメディカルイメージング連合フォーラム)
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概要
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これまでFuzzy C-means (FCM)、Bayesian Classificationなどの様々なクラスタリング法が医用画像の領域分割に用いられてきた。しかし、ほとんどのクラスタリング法は数値データのみを対象とし、名義データを扱えないもしくは扱うのに数値化が必要であるため、領域分割への応用においても、数値で表現できる画素値などの情報しか使えなかった。そこで、本研究では名義データを効率的に扱えるラフ集合論による画像の領域分割法を提案する。本提案法では、しきい値処理とラベリングにより求めたラベル番号をクラスタリングの属性値とする。すなわち本提案法では、従来の画素値に基づくクラスタリングではなく、画素の連結関係に基づくクラスタリングを可能とする。また本文では本手法の性能を評価するため、提案手法を頭部MRI画像に適用し、その真値画像と比較し数値的な評価を行う。
- 2004-01-16
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