医療画像セグメンテーションにおけるカオス理論の利用

医療画像処理におけるセグメンテーションは長い歴史を持つにもかかわらず、依然として活発な研究分野であり、主に生体内の解剖学的構造の複雑さ、被験者間のばらつき、およびモダリティ間の変動によるものです。臨床的には、術前計画および治療手技の有効性の術後評価の面で、効果的な患者管理に多くの利点があります。研究は、新しい臨床医に優しい、堅牢で迅速なセグメンテーション手法に焦点を当てています。本論文では、カオス理論に基づく効率的なセグメンテーションのための新しいアルゴリズムを提案します。初期結果は、提案された技術の可能性を示しています。