条件の誤差モデルを用いた条件付き統計的形状モデルの改良(テーマセッション1 計算解剖モデル,計算解剖モデルとその診断・治療支援への応用,医用画像一般)
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概要
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本稿では、条件の誤差モデルを用いた新しい緩和条件付き統計的形状モデルについて提案する。条件測定の際に含まれる誤差をあらかじめ学習によって統計的にモデル化することで、誤差に対して頑強な条件付けを行う事が可能となる。本文では、肝臓の形状モデルを構築し、そのモデルを用いた腹部3次元CT像上の肝臓の形状推定処理と領域抽出処理の結果を示し、提案モデルの有効性について考察する。
- 2013-01-17
著者
-
縄野 繁
国立がんセンター東病院
-
渡部 秀文
東京農工大学
-
縄野 繁
国際医療福祉大学放射線医学センター
-
朝重 青
東京農工大学
-
縄野 繁
国際医療福祉大学 放射線医学センター
-
清水 昭伸
国際医療福祉大学放射線医学センター
-
Oost Elco
国際医療福祉大学放射線医学センター
-
渡部 秀文
国際医療福祉大学放射線医学センター
-
縄野 繁
国際医療福祉大学
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