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頭部X線CT画像の自動診開へのアプローチ : 濃度場モデルに基づく自己組織的領域認識
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/123171
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/123171e2daeaad-228c-4fe8-a4bb-a0cc0d5c9822
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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KJ00001336997.pdf (236.6 kB)
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| Item type | National Convention(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 1993-03-01 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 頭部X線CT画像の自動診開へのアプローチ : 濃度場モデルに基づく自己組織的領域認識 | |||||
| タイトル | ||||||
| 言語 | en | |||||
| タイトル | An Approach to Automated Diagnosis in the X-ray CT image : Self-Organizing Texture Recognitions Based on Density Field Model | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||
| 著者所属 | ||||||
| 北海道大学 工学部 | ||||||
| 著者所属 | ||||||
| 北海道大学 工学部 | ||||||
| 著者所属(英) | ||||||
| en | ||||||
| Hokkaido University | ||||||
| 著者所属(英) | ||||||
| en | ||||||
| Hokkaido University | ||||||
| 論文抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 本研究は頭部X線CT画像の自動診断を目的とするもので,濃淡画像における認識が重要な問題となってくる[EIHO92].CT機器から出力される画像はX線吸収値を表すCT値からなり頭部組織の特徴をある程度観測できるが,非常にあいまいであり,境界,病変部の抽出など領域の切り出しは画像処理だけでは因難である.そこで診断の自動化においては領域認識の過程が必要となってくる[HATA92].ここでは,濃度場の拡散モデル[YOKO92]を利用した自己組織的領域認識のアプローチを試みている.領域の被覆を濃度拡散の状態から解釈する.つまり,ある大きさで与えられた濃度は周囲に拡散していく過程で濃度の大きさによって決められる膜を形成し,これがひとつの領域を占めるものとする.膜は周囲のエネルギーを蓄え,それが十分大きくなったとき分裂する.その様子は細胞分裂のアナロジーとしてとらえることができる.ここでは濃度拡散とエネルギー運搬率を画素値に基づいた特徴によって制御することで,局所的な領域被覆のメカニズムを実現する. | |||||
| 書誌レコードID | ||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||
| 書誌情報 |
全国大会講演論文集 巻 第46回, 号 人工知能及び認知科学, p. 123-124, 発行日 1993-03-01 |
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| 出版者 | ||||||
| 言語 | ja | |||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||
