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J-GLOBAL ID：201702241439285962   整理番号：17A0416944

肺癌の指標としてのかくたん画像における悪性度変化の研究【Powered by NICT】

Study of malignancy associated changes in sputum images as an indicator of lung cancer

著者 (4件)： Sudheesh Remya K (Department of Computer Science and Engineering, National Institute of Technology Karnataka, India) ,  Rajan Jeny (Department of Computer Science and Engineering, National Institute of Technology Karnataka, India) ,  Veena V S (Department of Cancer Research) ,  Sujathan K (Department of Pathology, Regional Cancer Centre (RCC), Thiruvananthapuram, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： TechSym  ページ： 102-105  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 肺癌は癌関連死の主要な原因の一つである。幸いなことに,早期診断は患者の生存率を増加させることができる。喀痰細胞診は肺癌診断のための最も容易で費用対効果の高い方法の一つである。かくたん細胞診に関連した誤診とサンプリング誤差の可能性は,関連する悪性変化の概念をもたらした。悪性腫瘍関連変化(MAC)は,近または悪性細胞から離れた正常細胞に微妙な変化である。文献であるかくたん細胞診画像における正常細胞と比較して数の少ない非常に悪性細胞を用いるよりもこれらの変化は肺癌の指標として用いることができることを示唆した。提案した研究は,かくたん塗抹画像からMACを用いた細胞を検出することを意図している。両正常および癌患者からのグレイレベル共起行列とグレイレベルランレングス行列を用いたかくたん細胞核の核テクスチャ特徴の分析は,両タイプの細胞は分化できることを明らかにした。各核に対して計算した110テクスチャ特徴の中で,正常細胞と正常細胞を明瞭に区別している35特徴集合を選択した。サポートベクトルマシン(SVM)分類器の非MAC MACおよび細胞と細胞を,すなわち二クラスに細胞を分類した。本研究では,従来の顕微鏡かくたん細胞診画像におけるMAC細胞の存在は,画像処理技術を用いて同定でき,肺癌の早期検出においていくつかの重要性を持つことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 患者 ,  *画像 ,  画像処理 ,  生存率 ,  サポートベクトルマシン ,  早期診断 ,  *肺腫瘍
準シソーラス用語： テクスチャ特徴 ,  共起行列 ,  グレイレベル ,  癌患者 ,  悪性腫瘍 ,  費用対効果 ,  喀痰細胞診 ,  *悪性度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 呼吸器の腫よう  (GI04000G) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 肺癌 ,  指標 ,  かくたん ,  悪性度 ,  研究