講演名 2011-01-20
MCMCと確率伝搬法による臓器レジストレーションの性能比較(一般)
澤田 好秀, 渡辺 航, 本谷 秀堅,
PDFダウンロードページ PDFダウンロードページへ
抄録(和) 確率伝搬法(belief nroDaefation:BP)とマルコフ連鎖モンテカルロ法(markov chain monte carlo:MCMC)はグラフィカルモデルにおいて周辺事後確率分布の推定に広く利用されている.本稿では,BPとMCMCの精度の比較を臓器レジストレーションによって行う.臓器レジストレーションは,臓器表面をグラフィカルモデルによって表現し,新規画像上における各ノードの位置を周辺事後確率分布の推定によって行う.実験の結果,BPよりもMCMCの方が高精度であることを定量的に確認したので報告する.
抄録(英) Both Markov chain Monte Carlo (MCMC) and belief propagation (BP) are widely used for inferring posterior distributions of variables on graphical models. In this article, we focus on a surface registration method that represents the statistics of a point distribution model (PDM) of the surface by using a graphical model. For the method, we can select a MCMC or a BP in order to infer the location of each of the point in PDM. The objective of this article is to report on the performance comparison between the MCMC and the BP. Experimental results showed us that MCMC was significantly outperformed BP in the accuracy of the registration.
キーワード(和) 臓器レジストレーション / グラフィカルモデル / 確率伝搬法 / マルコフ連鎖モンテカルロ法
キーワード(英) Organ registration / graphical model / belief propagation / Markov chain Monte Carlo
資料番号 MI2010-90
発行日

研究会情報
研究会 MI
開催期間 2011/1/12(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Medical Imaging (MI)
本文の言語 JPN
タイトル(和) MCMCと確率伝搬法による臓器レジストレーションの性能比較(一般)
サブタイトル(和)
タイトル(英) Comparison of the Registration Performance between MCMC-based method and Belief Propagation-based one
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 臓器レジストレーション / Organ registration
キーワード(2)(和/英) グラフィカルモデル / graphical model
キーワード(3)(和/英) 確率伝搬法 / belief propagation
キーワード(4)(和/英) マルコフ連鎖モンテカルロ法 / Markov chain Monte Carlo
第 1 著者 氏名(和/英) 澤田 好秀 / Yoshihide SAWADA
第 1 著者 所属(和/英) 名古屋工業大学
Nagoya Insutitute of Technology
第 2 著者 氏名(和/英) 渡辺 航 / Wataru WATANABE
第 2 著者 所属(和/英) 名古屋工業大学
Nagoya Insutitute of Technology
第 3 著者 氏名(和/英) 本谷 秀堅 / Hidekata HONTANI
第 3 著者 所属(和/英) 名古屋工業大学
Nagoya Insutitute of Technology
発表年月日 2011-01-20
資料番号 MI2010-90
巻番号(vol) vol.110
号番号(no) 364
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日