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J-GLOBAL ID：201102237777380508   整理番号：11A1568352

胸部超音波画像における雑音除去に対する機械学習

Machine learning for noise removal on breast ultrasound images

著者 (6件)： SINHA Sumedha (Univ. Michigan, MI, USA) ,  HOOI Fong Ming (Univ. Michigan, MI, USA) ,  SYED Zeeshan (Univ. Michigan, MI, USA) ,  PINSKY Renee (Univ. Michigan, MI, USA) ,  THOMENIUS Kai (GE Global Res., USA) ,  CARSON Paul (Univ. Michigan, MI, USA)
資料名： IEEE International Ultrasonics Symposium  (IEEE International Ultrasonics Symposium)
巻： 2010 Vol.3  ページ： 2024-2027  発行年： 2010年 
JST資料番号： A0437C  ISSN： 1948-5719  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 超音波イメージングは,胸部癌のスクリーニングに対して,マモグラフィの効果が少ない婦人に対して特に可能性が高いが,画像化深さと分解能の間のトレードオフがある。異なった角度からの画像レジストレーションにより分解能を保持できるが,低SNRおよび背部のシャドウおよび癌による強調によるアーチファクトにより複雑である。本論文では,雑音およびアーチファクト除去のために機械学習を検討した。関心領域(ROI)におけるアーチファクトおよび雑音の分類器に対し,SVMおよび人工ニューラルネットワーク(ANN)の使用を試みた。得られた分類器は,胸部模倣ファントムにおいて破損データを正確に同定および分類し,体内胸部画像における特定アーチファクトを同定できることを示した。ROIサイズおよび位置は,病変部に近似的に整合したが,未だ極めて適応的では無かった。

シソーラス用語： 胸部 ,  *超音波画像 ,  雑音除去 ,  *機械学習 ,  *超音波診断 ,  レジストレーション【画像】 ,  アーチファクト ,  *サポートベクトルマシン ,  ニューラルネットワーク ,  ファントム
準シソーラス用語： SNR【信号】 ,  マンモグラフィー ,  癌 ,  人工ニューラルネットワーク ,  超音波イメージング ,  分類機

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 胸部 ,  超音波画像 ,  雑音除去 ,  機械学習