MRI脳画像セグメンテーションへの三次元形状情報の導入 : ガウス混合モデルとモルフォロジカルフィルタの併用
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概要
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ガウス混合モデルおよびEMアルゴリズムに基づく統計的クラスタリングと、モルフォロジカルフィルタを組み合わせることによって、脳の三次元形状情報を加味した、MRI脳画像のセグメンテーション手法を提案する。この手法では、いかなる先験情報も必要とせず、対象画像の持つ画素値情報のみが用いられる。ガウス混合モデルは、推定すべき平均, 分散および事後確率の誤収束を防ぐために、対象画像に対して三段階で適用した。また、三次元モルフォロジカルフィルタの適用によって、画像の縦方向の連続性を保存しながら、ミスクラスタリングされた画素を補正することが可能となった。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-01-16
著者
-
内山 明彦
早稲田大学理工学部
-
内山 明彦
早稲田大学大学院理工学研究科
-
木村 裕一
東京都老人総合研究所 ポジトロン医学研究施設
-
木村 裕一
東京都老人総合研究所
-
岡野 正史
早稲田大学大学院理工学研究科
-
山下 匠
早稲田大学理工学部
-
内山 明彦
早稲田大学
-
木村 裕一
東京医料歯科大学生体材料工学研究所
-
木村 裕一
放射線医学総合研究所分子イメージング研究センター:千葉大学大学院工学研究科
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