超音波3次元データによる組織の領域分割
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概要
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超音波診断装置から得られる画像は、主に超音波の波動性によるスペックルノイズにより非常に悪くなる。従って、超音波画像から正確に領域分割を行うのは難しい。そこで、本手法では、あらかじめ注目領域をおおまかに指定し、指定した領域にノイズ除去のために平滑化フィルタをかけ、ファジークラスタリングにより輝度レベルで分割し、その分割した領域に対して、さらに自己回帰モデルを当てはめることにより求められる自己回帰係数と予測誤差を用いた統計的な隔たりの大きさを表すkullbuckの情報量による識別関数により正確な領域分割を行う。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-07-20
著者
-
伊東 正安
東京農工大学工学部
-
竹村 淳
東京農工大学工学部
-
濱本 和彦
東海大学工学部通信工学科
-
竹村 淳
東京農工大学 大学院共生科学技術研究院
-
辻上 昌範
東京農工大学工学部
-
伊東 正安
東京農工大学 工学部 電子情報工学科
-
濱本 和彦
東海大学工学研究科
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