WEKO3
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自己組織化マップを用いた複数MRI画像からの腫瘍診断支援システムの開発
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Item type | 学術雑誌論文 / Journal Article(1) | |||||
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公開日 | 2007-06-19 | |||||
タイトル | ||||||
タイトル | 自己組織化マップを用いた複数MRI画像からの腫瘍診断支援システムの開発 | |||||
言語 | ||||||
言語 | jpn | |||||
資源タイプ | ||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
資源タイプ | journal article | |||||
アクセス権 | ||||||
アクセス権 | metadata only access | |||||
アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_14cb | |||||
著者 |
細田, 順一
× 細田, 順一× 上村, 幸司× 小畠, 隆行× 生駒, 洋子× 安藤, 裕× 鎌田, 正× 溝江, 純悦× 辻井, 博彦× 柳澤, 政生× 内山, 明彦× 外山, 比南子× 細田 順一× 上村 幸司× 小畠 隆行× 生駒 洋子× 安藤 裕× 鎌田 正× 溝江 純悦× 辻井 博彦 |
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抄録 | ||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||
内容記述 | MRI画像における腫瘍の検出は、周囲軟部組織とのコントラストが必ずしも高くないため、熟練が要求される.本研究では、複数のMRI画像間の相関関係を客観的・自動的に構築し、腫瘍抽出を支援するシステムの開発を試みた.まず、3種類(Gd造影、T1強調、T2強調)のMRI画像の画素値から自己組織化マップの学習を行い、3種類の画像の相関に従って分布したマップを作成する.次に、このマップに対しクラスタリングを行い、事前に決めた数のクラスタに分類し、その結果を原画像に反映させ、MRIクラスタリング画像を作成する.最後に、腫瘍の含まれるクラスタに対して再分類を行い、擬陽性部位を除去し抽出精度を高めた.本手法を10例のがん患者のMRI画像に適用したところ、8例で腫瘍を他の部位とは異なるクラスタとして分類でき、本手法が腫瘍自動抽出に有用であることが示唆された. | |||||
書誌情報 |
Medical Imaging Technology 巻 25, 号 3, p. 193-202, 発行日 2007-05 |
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ISSN | ||||||
収録物識別子タイプ | ISSN | |||||
収録物識別子 | 0288-450X |