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  1. 学内刊行物
  2. The Journal of Medical Investigation
  3. 66
  4. 1-2
  1. 資料タイプ別
  2. 博士論文
  3. 博士(医学)
  4. 課程博士

Accelerated organ region segmentation by the revised radial basis function network using a graphics processing unit

https://tokushima-u.repo.nii.ac.jp/records/2006395
https://tokushima-u.repo.nii.ac.jp/records/2006395
70e9a5c8-5b5c-44d5-a390-9a53a77240de
名前 / ファイル ライセンス アクション
k3243_abstract_review.pdf k3243_abstract_review.pdf (175 KB)
k3243_fulltext.pdf k3243_fulltext.pdf (1.34 MB)
Item type 文献 / Documents(1)
公開日 2019-05-24
アクセス権
アクセス権 open access
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
資源タイプ doctoral thesis
出版社版DOI
関連識別子 https://doi.org/10.2152/jmi.66.86
関連名称 10.2152/jmi.66.86
出版タイプ
出版タイプ NA
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43
タイトル
タイトル Accelerated organ region segmentation by the revised radial basis function network using a graphics processing unit
タイトル別表記
その他のタイトル graphics processing unitを活用した改良型radial basis functionネットワークによる臓器領域描出の高速化
タイトル別表記
その他のタイトル Accelerating revised RBF neural network
著者 小西, 健史

× 小西, 健史

ja 小西, 健史

ja-Kana コニシ, タケシ

en Konishi, Takeshi

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近藤, 正

× 近藤, 正

WEKO 1588
徳島大学 教育研究者総覧 60157/profile-ja.html
e-Rad 80205559

ja 近藤, 正
ISNI

ja-Kana コンドウ, タダシ

en Kondo, Tadashi

Search repository
森口, 博基

× 森口, 博基

WEKO 1618
徳島大学 教育研究者総覧 60215/profile-ja.html
e-Rad 50335808

ja 森口, 博基
ISNI

ja-Kana モリグチ, ヒロキ

en Moriguchi, Hiroki

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田木, 真和

× 田木, 真和

WEKO 1219
徳島大学 教育研究者総覧 74678/profile-ja.html

ja 田木, 真和
ISNI

ja-Kana タギ, マサト

en Tagi, Masato

Search repository
廣瀬, 隼

× 廣瀬, 隼

WEKO 899
徳島大学 教育研究者総覧 334007/profile-ja.html

ja 廣瀬, 隼
ISNI

ja-Kana ヒロセ, ジュン

en Hirose, Jun

Search repository
抄録
内容記述 This study aimed to accelerate the segmentation of organs in medical imaging with the revised radial basis function (RBF) network, using a graphics processing unit (GPU). We segmented the lung and liver regions from 250 chest x-ray computed tomography (CT) images and 160 abdominal CT images, respectively, using the revised RBF network. We compared the time taken to segment images and their accuracy between serial processing by a single-core central processing unit (CPU), parallel processing using four CPU cores, and GPU processing. Segmentation times for lung and liver organ regions shortened to 57.80 and 35.35 seconds for CPU parallel processing and 20.16 and 11.02 seconds for GPU processing, compared to 211.03 and 124.21 seconds for CPU serial processing, respectively. The concordance rate of the segmented region to the normal region in slices excluding the upper and lower ends (173 lung and 111 liver slices) was 98% for lung and 96% for liver. The use of CPU parallel processing and GPU shortened the organ segmentation time in the revised RBF network without compromising segmentation accuracy. In particular, segmentation time was shortened to less than 10% with GPU. This processing method will contribute to workload reduction in imaging analysis.
キーワード
主題 RBF networks
キーワード
主題 GPGPU
キーワード
主題 organ segmentation
書誌情報 en : The Journal of Medical Investigation

巻 66, 号 1-2, p. 86-92, 発行日 2019-02
収録物ID
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 13496867
収録物ID
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 13431420
収録物ID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12022913
収録物ID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11166929
出版者
出版者 Tokushima University Faculty of Medicine
備考
値 内容要旨・審査要旨・論文本文の公開
本論文は,著者Takeshi Konishiの学位論文として提出され,学位審査・授与の対象となっている。
学位授与者所属 : 徳島大学大学院医科学教育部(医学専攻)
EID
識別子 351414
言語
言語 eng
報告番号
学位授与番号 甲第3243号
学位記番号
値 甲医第1392号
学位授与年月日
学位授与年月日 2018-11-22
学位名
学位名 博士(医学)
学位授与機関
学位授与機関名 徳島大学
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Ver.1 2024-10-29 00:27:33.095961
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