@article{oai:repo.qst.go.jp:00044891,
 author = {細田, 順一 and 上村, 幸司 and 小畠, 隆行 and 生駒, 洋子 and 安藤, 裕 and 鎌田, 正 and 溝江, 純悦 and 辻井, 博彦 and 柳澤, 政生 and 内山, 明彦 and 外山, 比南子 and 細田 順一 and 上村 幸司 and 小畠 隆行 and 生駒 洋子 and 安藤 裕 and 鎌田 正 and 溝江 純悦 and 辻井 博彦},
 issue = {3},
 journal = {Medical Imaging Technology},
 month = {May},
 note = {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．},
 pages = {193--202},
 title = {自己組織化ﾏｯﾌﾟを用いた複数MRI画像からの腫瘍診断支援システムの開発},
 volume = {25},
 year = {2007}
}