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J-GLOBAL ID：201002275334937595   整理番号：10A0855690

乳房サーモグラムによる腫瘍因子に関するニューラルネットワークベースの推定

A neural network based estimation of tumour parameters from a breast thermogram

著者 (2件)： MITRA Subhadeep (Heat Transfer and Thermal Power Lab., Dep. of Mechanical Engineering, Indian Inst. of Technol., Madras, Chennai 600 ...) ,  BALAJI C. (Heat Transfer and Thermal Power Lab., Dep. of Mechanical Engineering, Indian Inst. of Technol., Madras, Chennai 600 ...)
資料名： International Journal of Heat and Mass Transfer  (International Journal of Heat and Mass Transfer)
巻： 53  号： 21-22  ページ： 4714-4727  発行年： 2010年10月 
JST資料番号： C0390A  ISSN： 0017-9310  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本報では人工ニューラルネットワークと組合せた乳房サーモグラムにより,乳房表面で求めた温度を用いて,ヒト乳房の球状腫瘍の位置とサイズの推定法について提案した。本研究の第1部では,有限要素ベース市販ソルバーCOMSOLによるPennes生体熱伝達方程式を用いて,癌性乳房での熱伝導の数値シミュレーションを組入れた。これらのシミュレーションにより求めた表面温度により,人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いて腫瘍因子に対してトレーニングした。次に最適ニューラルネットワークを用いて,高精度で因子の検索ができることを示した。順熱伝達問題を2ケース,すなわち,1)腫瘍内での一定発熱速度,2)腫瘍内での可変発熱速度に関して解き,これにより各ケースで447温度データベクトルを生成した。本研究では,腫瘍の既知のサイズと位置に関して,これらに相当する”測定した”温度を数値的に生成した。”測定した”データでノイズのないケースでは,一定発熱速度に関して,位置で90%,半径で95%の精度をANNにより推定し,変化する発熱速度のケースでは,別のネットワークによりそれぞれ88%と98%の同様の精度で検索した。実際上,IRカメラの解像度に依存して,温度を記録したデータ点の数は,乳房サーモグラムから便利に選択できることを示した。これから感度研究を行い,検索に及ぼすデータベクトル(”測定した”温度)のサイズの影響について検討し,実際に最適値が存在することを明らかにした。Copyright 2010 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *乳房 ,  *サーモグラフィー ,  *温度測定 ,  *腫瘍 ,  位置測定 ,  形状測定 ,  *ニューラルネットワーク ,  *パラメータ推定 ,  感度解析 ,  測定データ ,  表面温度 ,  発熱 ,  予測技法 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 位置推定 ,  発熱速度 ,  数値シミュレーション

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 乳房 ,  グラム ,  腫瘍因子 ,  ニューラルネットワーク ,  推定