外れ値に頑健なクラスタベーズドなPDMの非剛体位置合わせの精度評価(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,臓器の形状と画像との非剛体位置合わせ法として,各位置における位置合わせの確度を自己評価できるだけでなく,形状モデルからの外れ値に対しても頑健なクラスタベーズドな手法を提案する.これまで我々は,臓器表面上に配置した対応点間でグラフィカルモデルを構築し,各点の確度を自己評価しつつ非剛体位置合わせを行う方法を提案してきた.しかしこの方法では,形状モデルからの外れ値が存在する場合,位置合わせの精度が低下する.そこで本稿では,点群をクラスタごとに分割し,各クラスタ内の表面積における外れ値の小ささを仮定して,外れ値を無視しつつクラスタ内の点群を同時に推定する.本稿では,肝臓を対象として実験を行い,位置合わせの精度の評価を行った.従来までの2点間の相対位置に基づく位置合わせと比較を行った結果,位置合わせの精度が統計的に有意に向上したので報告する.
- 2012-07-12
著者
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