論文の概要: Shape Aware Automatic Region-of-Interest Subdivisions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08810v1
• Date: Sat, 17 Dec 2022 06:10:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 18:35:21.359391
• Title: Shape Aware Automatic Region-of-Interest Subdivisions
• Title（参考訳）: 形状認識による関心領域の自動分割
• Authors: Timothy L. Kline
• Abstract要約: 心筋壁の巣状領域の医用画像解析に本法を適用した結果について報告する。 この方法は、特定の領域をサブユニットに分けるために、領域内の変動強度やその他の基準が不要な場合に、関心領域(SROI)を作成することに特に関心がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In a wide variety of fields, analysis of images involves defining a region and measuring its inherent properties. Such measurements include a region's surface area, curvature, volume, average gray and/or color scale, and so on. Furthermore, the subsequent subdivision of these regions is sometimes performed. These subdivisions are then used to measure local information, at even finer scales. However, simple griding or manual editing methods are typically used to subdivide a region into smaller units. The resulting subdivisions can therefore either not relate well to the actual shape or property of the region being studied (i.e., gridding methods), or be time consuming and based on user subjectivity (i.e., manual methods). The method discussed in this work extracts subdivisional units based on a region's general shape information. We present the results of applying our method to the medical image analysis of nested regions-of-interest of myocardial wall, where the subdivisions are used to study temporal and/or spatial heterogeneity of myocardial perfusion. This method is of particular interest for creating subdivision regions-of-interest (SROIs) when no variable intensity or other criteria within a region need be used to separate a particular region into subunits.
• Abstract（参考訳）: 様々な分野において、画像の分析は領域を定義し、その固有の特性を測定する。 このような測定には、領域の表面積、曲率、体積、平均グレーと/またはカラースケールなどが含まれる。 さらに、これらの領域のその後の区分も行われることがある。 これらの区分は、さらに微細なスケールで局所的な情報を測定するために使われる。 しかし、単純なグリッドや手作業による編集は、通常、領域を小さな単位に分割するために使われる。 したがって、結果として生じる部分分割は、研究対象領域の実際の形状や特性(グリッド化法)とうまく関係しないか、あるいはユーザの主観性(つまり手動法)に基づいて時間を要するかのいずれかである。 本研究で論じる方法は,領域の一般的な形状情報に基づいて分割単位を抽出する。 本研究は, 心筋血流の経時的および/または空間的不均質性を研究するために, 心筋壁の異所性領域の医用画像解析に本手法を適用した結果である。 この方法は、特定の領域をサブユニットに分けるために、領域内の変動強度やその他の基準が必要ない場合に、関心領域(SROI)を作成することに特に関心がある。

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