移動ベクトル間の競合と協調による医用画像の滑らかな変形
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概要
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本論文では,形状・内部構造等に個人差のあるMR脳断層像を標準的な脳の断層像に重ね合わせるための非線形変換を行うニューラルネットのアーキテクチャおよびアルゴリズムについて述べる.本法では,移動ベクトル間に競合と協調の操作を逐次的に施すことによって,位相構造を乱さない滑らかな変換を実現している.本法では,移動ベクトルを発見的に自動生成していくので,基準点を設定しなくとも変換が可能であるが,特に厳密な対応関係が必要な有限個の点,例えば前交連,後交連等にマーカを打ち,それらの点の対応関係を厳密に維持した束縛条件付き変換も可能である.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-02-25
著者
-
百瀬 敏光
東京大学医学部放射線科
-
小杉 幸夫
東京工業大学 総合理工学研究科
-
西川 潤一
東京大学医学部放射線医学教室
-
百瀬 敏光
東京大学医学部放射線医学教室
-
西川 潤一
東京大学医学部附属病院分院放射線科
-
桑谷 浩
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
佐瀬 幹哉
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
渡辺 俊明
東京大学医学部附属病院放射線科学教室
-
百瀬 敏光
東京大学放射線医学講座
-
渡辺 俊明
東京大学医学部附属病院放射線科
-
佐瀬 幹哉
東京大学医学部放射線医学教室
-
小杉 幸夫
東京工業大学
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