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J-GLOBAL ID：201502235019701812   整理番号：15A0680743

異形成母斑からの黒色腫の自動識別

Automatic differentiation of melanoma from dysplastic nevi

著者 (5件)： RASTGOO Mojdeh (Computer Vision and Robotics Group, Univ. de Girona, Campus Montilivi, Edifici PIV, s/n, 17071 Girona, ESP) ,  RASTGOO Mojdeh (Le2i-UMR CNRS 6306, Univ. de Bourgogne, BP 47870, 21078 Dijon, FRA) ,  GARCIA Rafael (Computer Vision and Robotics Group, Univ. de Girona, Campus Montilivi, Edifici PIV, s/n, 17071 Girona, ESP) ,  MOREL Olivier (Le2i-UMR CNRS 6306, Univ. de Bourgogne, BP 47870, 21078 Dijon, FRA) ,  MARZANI Franck (Le2i-UMR CNRS 6306, Univ. de Bourgogne, BP 47870, 21078 Dijon, FRA)
資料名： Computerized Medical Imaging and Graphics  (Computerized Medical Imaging and Graphics)
巻： 43  ページ： 44-52  発行年： 2015年07月 
JST資料番号： T0220A  ISSN： 0895-6111  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： 悪性黒色腫は皮膚癌に関係した死の大部分を生じる。それにもかかわらず,それはその早期診断に依存して最も治療可能なものである。早期予測は異形成母斑のような他の皮膚病変との黒色腫の特徴類似性により臨床医と皮膚科医の両方に対して挑戦的なタスクである。過去10年間,いくつかの計算病変分析アルゴリズムが黒色腫の検出に対する研究コミュニティによって提案されてきた。これらのアルゴリズムは殆ど良性病変から黒色腫を識別することに点を合わせ,少数が異形成母斑に対する黒色腫のケースを検討した。本論文で筆者らは最も挑戦的なタスクを検討し異形成母斑からの黒色腫の識別対する自動フレームワークを提案した。提案したフレームワークはまた文献における「ABCD」医療規則に基づくよく使用される色と形状に加えいくつかのテキスチャ特徴の組み合わせと比較も検討した。ダーモスコピー画像に焦点を合わせ,筆者らは大域と局所(語の袋)の2つの特徴抽出アプローチと,サポートベクトルマシン,勾配ブースティングそしてランダムフォレストのような3つの分類子を使用してそのフレームワークの性能を評価した。筆者らの評価はテキスチャ特徴と殆ど独立分類子としてのランダムフォレストのポテンシャルを明らかにした。黒色腫と異形成母斑の識別に対しテキスチャ特徴とランダムフォレストを使用し本フレームワークは98%の最高感度と70%の特異性を達成した。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *色素性母斑 ,  *黒色腫 ,  *パターン認識 ,  悪性黒色腫 ,  皮膚腫瘍 ,  皮膚障害 ,  類似性 ,  画像診断 ,  顕微鏡観察
準シソーラス用語： ダーモスコピー ,  *異形成母斑 ,  *自動識別 ,  皮膚癌 ,  皮膚病変

分類 (3件)： 皮膚の腫よう  (GF04000X) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 異形成母斑 ,  黒色腫 ,  自動識別