多クラスAdaBoostを用いた3次元腹部CT像における腹部血管領域への血管名自動命名手法に関する研究 : 血管名識別器における検討
書誌事項
- タイトル別名
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- タクラス AdaBoost オ モチイタ 3ジゲン フクブ CTゾウ ニ オケル フクブ ケッカン リョウイキ エ ノ ケッカンメイ ジドウ メイメイ シュホウ ニ カンスル ケンキュウ : ケッカンメイ シキベツキ ニ オケル ケントウ
- A study on automated anatomical labeling to abdominal arteries in 3D abdominal CT images by using multil-class AdaBoost : Improvement of classifiers of the artery names
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抄録
外科手術における医師の血管構造把握を支援するため,我々は腹部血管を対象とした血管名自動命名法の研究を行ってきた.この手法は,抽出した血管領域から血管木構造を作成し,血管木構造の各血管枝ごとに多クラスAdaBoostを用いた識別器により血管名を命名する.しかし,識別器の誤分類により誤った名前を命名されたり名前なしと命名された血管枝が多数存在した.そこで,新しい特徴量を追加し,更にAdaBoostに用いる識別器学習時の重み調整により,識別器の命名対象血管に対する命名性能を向上させた.提案手法を3次元CT像38症例に適用したところ,血管名命名の平均再現率と平均適合率はそれぞれ87.6%と72.5%であった.
収録刊行物
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- 電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像
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電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像 111 (389), 395-400, 2012-01
一般社団法人電子情報通信学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1050001338804711552
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- NII論文ID
- 110009481674
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- NII書誌ID
- AA1123312X
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- HANDLE
- 2237/23702
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- NDL書誌ID
- 023424673
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- ISSN
- 09135685
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- 本文言語コード
- ja
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- 資料種別
- journal article
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- データソース種別
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- IRDB
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