アンサンブル学習とグラフカットを用いた黄斑部OCT画像からの網膜層セグメンテーション(医用画像一般,及び治療支援/治療中のイメージング)
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概要
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本稿では,黄斑部OCT画像からの複数の網膜層の同時抽出アルゴリズムを提案する.この方法は,グラフカットに基づく手法であるが,グラフ理論に基づく従来法と比較して,濃度勾配を効果的に考慮しながら抽出できる点と,アンサンブル学習と組み合わせることで,濃度値の変動に強いという特徴がある.本文では,従来法の問題点に続いて提案手法について述べた後,健常者の黄斑部OCT画像5症例に適用した結果を示し,提案手法の有効性について考察する.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2012-08-28
著者
-
清水 昭伸
東京農工大学
-
小畑 秀文
東京農工大学工学部電子情報工学科
-
小畑 秀文
独立行政法人 国立高等専門学校機構
-
安野 嘉晃
筑波大学
-
生野 恭司
大阪大学
-
稲垣 和樹
東京農工大学
-
清水 昭伸
国際医療福祉大学放射線医学センター
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