徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

Education and Research Database (EDB), Tokushima University

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著作: Konishi Takeshi/[近藤 正]/[森口 博基]/[田木 真和]/[廣瀬 隼]/Accelerated organ region segmentation by the revised radial basis function network using a graphics processing unit./[The Journal of Medical Investigation : JMI]/[廣瀬 隼]/[森口 博基]

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EID
351414
EOID
945447
Map
0
LastModified
2019年5月13日(月) 13:51:03
Operator
廣瀬 隼
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
廣瀬 隼
Read
継承
Write
継承
Delete
継承
種別 必須 学術論文(審査論文)
言語 必須 英語
招待 推奨
審査 推奨
カテゴリ 推奨
共著種別 推奨
学究種別 推奨
組織 推奨
著者 必須
  1. (英) Konishi Takeshi
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨 ****
  2. 近藤 正
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  3. 森口 博基
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  4. 田木 真和([徳島大学.大学院医歯薬学研究部.医学域.医科学部門.内科系.医療情報学])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  5. 廣瀬 隼([徳島大学.大学院医歯薬学研究部.医学域.医科学部門.内科系.医療情報学])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

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

副題 任意
要約 任意

(英) 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. J. Med. Invest. 66 : 86-92, February, 2019.

キーワード 推奨
発行所 推奨
誌名 必須 The Journal of Medical Investigation : JMI([徳島大学.医学部])
(pISSN: 1343-1420, eISSN: 1349-6867)
ISSN 任意 1349-6867
ISSN: 1343-1420 (pISSN: 1343-1420, eISSN: 1349-6867)
Title: The journal of medical investigation : JMI
Title(ISO): J Med Invest
Supplier: 徳島大学
Publisher: University of Tokushima
 (NLM Catalog  (Webcat Plus  (医中誌Web  (J-STAGE  (Scopus  (CrossRef (Scopus information is found. [need login])
必須 66
必須 1.2
必須 86 92
都市 任意
年月日 必須 2019年 2月 初日
URL 任意
DOI 任意 10.2152/jmi.66.86    (→Scopusで検索)
PMID 任意 31064962    (→Scopusで検索)
CRID 任意
WOS 任意
Scopus 任意
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
  1. 廣瀬 隼([徳島大学.大学院医歯薬学研究部.医学域.医科学部門.内科系.医療情報学])
  2. 森口 博基
備考 任意
  1. (英) PublicationType: Journal Article