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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2011-07-13 10:30 推定確度の自己推定を行うL1ノルム正則化を利用する非剛体ロバストレジストレーション ○澤田好秀・松野高道・本谷秀堅（名工大）  MI2011-42 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，臓器の形状モデルと画像の非剛体レジストレーション法として，各位置におけるレジストレーションの確度を自己評価できるだけでなく，形状モデルからの逸脱領域に対しても頑健な手法を提案する．これまで我々は，グラフィカルモデルを用いた各点の確度を自動評価できる臓器表面の非剛体レジストレーション法を提案してきた．この手法は，まず，学習用臓器に対応点を自動的に配置し，各点の位置，局所アピアランス，相対位置関係に基づく統計モデルを生成する．そして，その統計モデルに従って，臓器表面の位置の周辺事後確率分布を推定する．分布の推定にはマルコフ連鎖モンテカルロ法(Markov chain Monte carlo:MCMC) を使用する．しかしこの手法は，形状モデルから逸脱している領域が存在しているとき，レジストレーションの精度が低下する．そこで本稿では，全表面積における逸脱領域の小ささを仮定して，モデルとそれ以外の領域との残差にL1ノルム正則化項を加えたコスト関数を最小化することによって，レジストレーションの結果から逸脱領域を検出する．肝臓を対象として実験を行い，結果を解析したので報告する． |
| （英） | In this article, we propose a non-rigid surface registration method, which can not only estimate the con fidence of the registered surfaces but also robustly detect local shape outliers. The authors have proposed a non-rigid surface registration method, which can estimate the con fidence of the registered surfaces. This method represents a surface with a set of points and estimates the posterior marginal distribution of each of the points. For computing the posterior distribution, the method employs the MCMC on the graphical model of the coordinates of the points. The problem of this method was that the accuracy of the registration became worse when there exist local shape outliers in the observed surfaces. The method proposed in this article handles this problem by assuming the sparseness of the regions of the outliers: The local shape outliers in the registerd surfaces are detected by minimizing a squared power of residuals with L1 norm regularization. We constructed a liver surface model and evaluated the performance of the proposed method. The experimental results are reported in this article. | |
| キーワード | （和） | レジストレーション / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 逸脱検知 / / / / / |
| （英） | Registration / Markov chain Monte carlo / Outlier detection / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 111, no. 127, MI2011-42, pp. 49-54, 2011年7月. | |
| 資料番号 | MI2011-42 | |
| 発行日 | 2011-07-05 (MI) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MI2011-42 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2011-07-12 - 2011-07-13 |
| 開催地（和） | 北海道大学 |
| 開催地（英） | Hokkaido University |
| テーマ（和） | 医用画像一般 |
| テーマ（英） | General Medical Imaging |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2011-07-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 推定確度の自己推定を行うL1ノルム正則化を利用する非剛体ロバストレジストレーション |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Robust Non-rigid surface registration with Confidence Self-Evaluation based on L1-Norm Regularization |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | レジストレーション / Registration |
| キーワード(2)（和/英） | マルコフ連鎖モンテカルロ法 / Markov chain Monte carlo |
| キーワード(3)（和/英） | 逸脱検知 / Outlier detection |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 澤田 好秀 / Yoshihide Sawada / サワダ ヨシヒデ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松野 高道 / Takamichi Matsuno / マツノ タカミチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 本谷 秀堅 / Hidekata Hontani / ホンタニ ヒデカタ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2011-07-13 10:30:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2011-42 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | no.127 |
| ページ範囲 | pp.49-54 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2011-07-05 (MI) |
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