エントロピーに基づくスケジューリングを利用する点群統計モデルの位置合わせ高速化の試み(統計モデルとその応用,ポスターティーザー1,統計モデルとその応用,医用画像一般)
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概要
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本稿では,臓器の点群統計モデルの位置合わせを高速化するために,各点の分布のエントロピーに基づくスケジューリングを行う試みについて報告する.点群統計モデルの位置合わせは,多くの場合全点の座標を同時に推定することにより行われる.これら各点の座標推定の困難さは,それぞれの点近傍のアピアランスなどに依存して変化する.すなわち,ある点の近傍で対象臓器表面のみから輪郭候補点が抽出される場合には,臓器表面上に点の位置を同定することは容易になる.一方,臓器表面以外から多数の候補点が抽出される場合には,点推定はより困難になる.本稿では学習データに基づき,各点近傍の輪郭候補点の分布のエントロピーを算出し,エントロピーのより小さな点から逐次座標推定を行うことにより,位置合わせを高速化する手法を提案する.また,肝臓を対象に各点近傍のエントロピーの分布を評価した結果を報告する.
- 2012-01-12
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