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  1. 研究報告
  2. コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
  3. 2025
  4. 2025-CVIM-240

輪郭線制約を用いた4次元CT画像の領域分割結果の修正手法

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/242229
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/242229
1d2a0068-1369-44ba-835c-d13a6e6ebfe3
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM25240003.pdf IPSJ-CVIM25240003.pdf (12.3 MB)
 2027年1月14日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2025 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, CVIM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2025-01-14
タイトル
タイトル 輪郭線制約を用いた4次元CT画像の領域分割結果の修正手法
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_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
芝浦工業大学
著者所属
芝浦工業大学
著者所属
(株)明治
著者所属
藤田医科大学
著者所属
東京理科大学
著者所属
東邦大学
著者所属
芝浦工業大学
著者名 木村, 優希

× 木村, 優希

木村, 優希

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内田, 裕也

× 内田, 裕也

内田, 裕也

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菊地, 貴博

× 菊地, 貴博

菊地, 貴博

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稲本, 陽子

× 稲本, 陽子

稲本, 陽子

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橋本, 卓弥

× 橋本, 卓弥

橋本, 卓弥

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道脇, 幸博

× 道脇, 幸博

道脇, 幸博

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井尻, 敬

× 井尻, 敬

井尻, 敬

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 深層学習の発展に伴い,医用CT画像の高精度な自動領域分割が可能となってきた.しかし,誤りの全くない分割結果を自動で得ることは未だ難しく,専門家による確認と修正作業が必要である.本研究では,人体内部を時空間的に撮影した4次元CT(4DCT)画像に着目し,深層学習を用いて得られた領域分割結果を効率的に修正できる手法を提案する.提案手法において,ユーザは,4DCT画像と深層学習により推論された関心領域を入力し,関心領域の正しい境界形状を曲線制約を複数配置することで指定する.すると提案手法は,ユーザの配置した曲線制約にフィットするように,かつ,局所形状をなるべく維持するように関心領域を変形する.また,4DCT画像において効率的な曲線制約指定を支援するため,全フレームで共有され,時間に沿って補間される共有曲線制約も提案する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11131797
書誌情報 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)

巻 2025-CVIM-240, 号 3, p. 1-8, 発行日 2025-01-14
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8701
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 07:23:30.832440
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