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J-GLOBAL ID:201502277528211802   整理番号:15A0707946

超音波に基づく脂肪肝の細胞特徴と分類:スクリーニングと診断のパラダイム

Ultrasound-based tissue characterization and classification of fatty liver disease: A screening and diagnostic paradigm
著者 (7件):
資料名:
巻: 75  ページ: 66-77  発行年: 2015年02月 
JST資料番号: T0426A  ISSN: 0950-7051  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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脂肪肝病は,近年広がりつつある病気であり,現在,世界人口の約15%を占める。もし病気の初期に発見された場合,通常,良性であり回復可能であるが,もし発見が遅れ治療されないと,死に至るような線維症や肝硬変,肝臓がん,不全など回復不可能な重篤な肝臓疾患に進行する。超音波は,脂肪肝を検出する最も広く使われている撮画手段である。しかし,超音波診断の正確性は,放射線医師の訓練と経験に依存している。超音波ベースの脂肪肝検出のためのコンピュータ支援診断技術は,診断の精度,スピード,客観性を向上させ,操作者への依存度を下げることができる。本論文では,まず,脂肪肝検出のために利用できる複数の診断方法の利点と限界を整理する。その上で,エントロピーや局所バイナリパターン,ハラリックテクスチャ,連長マトリックスなどの画像テクスチャに基づく特徴を複数の自動意思決定アルゴリズムの中で利用する,最新の超音波ベースのコンピュータ支援診断手法を分析する。これらの分類アルゴリズムは,患者データから抽出された特徴を使って,特徴と診断結果(脂肪肝があるかどうか)との関係性を学習する。次に,この学習された分類アルゴリズムに新しい患者の特徴を入力することによって,この患者に脂肪肝があるかどうかを決定する。これらの自動システムを使うことによって,放射線医師によるイメージ読み取りに伴う観察者間の変動や主観性を無くし,患者にとって,より正確・迅速な診断を下せるようになるとともに,患者と病院の両者にとって,時間とコスト削減に繋がる。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.
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分類 (4件):
分類
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医用画像処理  ,  パターン認識  ,  放射線を利用した診断  ,  消化器の診断 

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