統計モデルを組み込んだNon-rigid Robust ICPの性能評価(一般セッション,「脳機能計測の新展開」及び一般)
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概要
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本稿では,著者らが先に提案したRobust non-rigid ICP法の性能評価結果を報告する.従来のnon-rigid ICP法においては,位置合わせの際に最小化するコスト関数に,面の滑らかさが正則化項として導入されている.一方Robust non-rigid ICPにおけるコスト関数には,線形な形状モデルに由来する項が正則化項に用いられており,さらに外れ値の疎性を表す正則化項も追加されている.このコスト関数は凸関数であり,唯一の最適解を求めることにより,位置合わせと同時に外れ値領域も検出できる.本稿では,この提案法の位置合わせの精度と,外れ値に基づく腫瘍の検出性能の双方を定量評価した結果を報告する.この評価のために,学習データ中の腫瘍領域も手作業で検出した結果を利用した.評価の結果,外れ値の検出結果はそのままでは腫瘍領域の検出には使えないが,それでも位置合わせの性能は頑健化により向上することを確認した.
- 2012-07-12
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