予測フィルタを応用した超音波画像の領域分割

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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起因するスペックルノイズによって非常に見難い。医用超音波画像から生体組織や病巣などの異常組織を抽出するといった領域分割問題では,画像の濃度値に顕著な違いが生じない場合があり,濃度値のみによる解析では,これらの組織を抽出することが困難である。そこで,抽出したい組織における濃度値と統計的性質との両者の違いを解析することによって精度のよい組織抽出が可能になると考える。本研究では,超音波画像における濃度レベルと統計的性質とを考慮した特徴量を用いて,医用超音波画像の組織抽出を試みた。このような特徴量としては,多次元場自己回帰モデルに基づく予測フィルタの係数および予測誤差から求められる特徴量を定義した。
社団法人電子情報通信学会の論文
1994-10-13

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