[2Win5-63] 異方性拡散を活用した管状構造セグメンテーションにおける連続性の向上
キーワード：画像セグメンテーション、管状構造、偏微分方程式
医療診断やインフラ保全には，血管やひび割れなどの管状構造を正確に抽出するセグメンテーションが必要である．血管やひび割れなどの管状構造は，一般的な物体とは異なる形態を持つため，通常のセグメンテーションモデルでは不連続部が生じやすい．我々は，偏微分方程式に基づくセグメンテーション領域の拡散が，不連続部の抑制に有効と仮説を立てた．そして，既存の多様なアーキテクチャに容易に統合できるよう，特徴空間に方向推定層を導入し，推定した管状方向に拡散を制御する異方性拡散モデルを提案した．実験により，提案モデルは，既存モデルに比べて連続性指標が改善し，実際のマスク可視化でも不連続部が繋がる効果を確認できる有用性を示した．
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