お知らせ 2023年度・2024年度 学生員 会費割引キャンペーン実施中です
お知らせ 技術研究報告と和文論文誌Cの同時投稿施策(掲載料1割引き)について
お知らせ 電子情報通信学会における研究会開催について
お知らせ NEW 参加費の返金について
電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
[ログイン]
技報アーカイブ
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2014-06-24 10:05
Improved Interactive Medical Image Segmentation using Graph Cut and Superpixels
Titinunt KitrungrotsakulChunhua DongXian-Hua HanYen-Wei ChenRitsumeikan Univ.MI2014-25
抄録 (和) Interactive image segmentation is a useful method for selecting object of interest in image. The variations of intensity and shape in medical images (organs) limits their ability to precisely localize object boundaries, computation time of segmentation and therefore lack of accuracy in the segmentation object. The popular interactive segmentation method is Graph Cut. The computation time of each cut is a key to make interactive image segmentation useful in real application usage. The generally of medical images are larger than 2D image. The lack of computation time will be occur if we try to apply segment out the object in the medical images using only Graph Cut. This paper presents a method for combining Graph Cut with SLIC (Simple Linear Iterative Clustering) to adapt to medical image. To be precise, our method is initialized by design superpixels with SLIC super pixels. With SLIC superpixels, we can increasing the accuracy and also boost up computation time of Graph Cut. The experiments show segmentation results with our method is significantly better than only using Graph Cut in term of accuracy and computation time. 
(英) Interactive image segmentation is a useful method for selecting object of interest in image. The variations of intensity and shape in medical images (organs) limits their ability to precisely localize object boundaries, computation time of segmentation and therefore lack of accuracy in the segmentation object. The popular interactive segmentation method is Graph Cut. The computation time of each cut is a key to make interactive image segmentation useful in real application usage. The generally of medical images are larger than 2D image. The lack of computation time will be occur if we try to apply segment out the object in the medical images using only Graph Cut. This paper presents a method for combining Graph Cut with SLIC (Simple Linear Iterative Clustering) to adapt to medical image. To be precise, our method is initialized by design superpixels with SLIC super pixels. With SLIC superpixels, we can increasing the accuracy and also boost up computation time of Graph Cut. The experiments show segmentation results with our method is significantly better than only using Graph Cut in term of accuracy and computation time.
キーワード (和) segmentation / superpixel / Graph Cut / SLIC / interactive segmentation / / /  
(英) segmentation / superpixel / Graph Cut / SLIC / interactive segmentation / / /  
文献情報 信学技報, vol. 114, no. 103, MI2014-25, pp. 17-20, 2014年6月.
資料番号 MI2014-25 
発行日 2014-06-17 (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 MI2014-25

研究会情報
研究会 MI  
開催期間 2014-06-24 - 2014-06-24 
開催地(和) 九州大学・基礎B棟2F大講義室 
開催地(英) Lecture Hall, Building B of Basic Sciences, Kyushu University 
テーマ(和) 一般 
テーマ(英) Medical Image Analysis 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2014-06-MI 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Improved Interactive Medical Image Segmentation using Graph Cut and Superpixels 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) segmentation / segmentation  
キーワード(2)(和/英) superpixel / superpixel  
キーワード(3)(和/英) Graph Cut / Graph Cut  
キーワード(4)(和/英) SLIC / SLIC  
キーワード(5)(和/英) interactive segmentation / interactive segmentation  
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) Titinunt Kitrungrotsakul / Titinunt Kitrungrotsakul /
第1著者 所属(和/英) Ritsumeikan University (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) Chunhua Dong / Chunhua Dong /
第2著者 所属(和/英) Ritsumeikan University (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) Xian-Hua Han / Xian-Hua Han /
第3著者 所属(和/英) Ritsumeikan University (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) Yen-Wei Chen / Yen-Wei Chen /
第4著者 所属(和/英) Ritsumeikan University (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者 第1著者 
発表日時 2014-06-24 10:05:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 MI 
資料番号 MI2014-25 
巻番号(vol) vol.114 
号番号(no) no.103 
ページ範囲 pp.17-20 
ページ数
発行日 2014-06-17 (MI) 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会