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J-GLOBAL ID：201602214634652968   整理番号：16A0654574

発癌性組織を検出するための病理学的in vitroヒト脳試料のハイパースペクトルデータベース【Powered by NICT】

Hyperspectral database of pathological in-vitro human brain samples to detect carcinogenic tissues

著者 (6件)： Ortega S. (Institute for Applied Microelectronics, University of Las Palmas de Gran Canaria, Spain) ,  Callico G. M. (Institute for Applied Microelectronics, University of Las Palmas de Gran Canaria, Spain) ,  Plaza M. L. (University Hospital Doctor Negrin of Las Palmas de Gran Canaria, Spain) ,  Camacho R. (University Hospital Doctor Negrin of Las Palmas de Gran Canaria, Spain) ,  Fabelo H. (Institute for Applied Microelectronics, University of Las Palmas de Gran Canaria, Spain) ,  Sarmiento R. (Institute for Applied Microelectronics, University of Las Palmas de Gran Canaria, Spain)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ISBI  ページ： 369-372  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： ハイパースペクトル画像は医療診断のための新たな技術である。いくつかの以前の研究は,癌疾患を検出するためにこのタイプの画像を用いた。本研究では,病理学者と技術者により適合した集学的チームはin vitroヒト脳組織の診断されたハイパースペクトルデータベースを作成した。組織学的スライドからのハイパースペクトル情報を捕捉するために,ハイパースペクトルカメラと結合した顕微鏡に基づく収集システムを開発した。ハイパースペクトルデータベースへの二種類の教師つき分類アルゴリズム(サポートベクトルマシンと人工ニューラルネットワーク)を適用した予備的な結果は,in vitro試料から健康と腫瘍脳組織間の自動識別はそれらのスペクトル情報だけを用いて可能であることを示した。感度と特異性は全ての場合に92%以上であった。Copyright 2016 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： スライド ,  *in vitro実験 ,  サポートベクトルマシン ,  *病理学 ,  *ヒト ,  ニューラルネットワーク ,  *発癌性 ,  *スペクトル
準シソーラス用語： 特異性 ,  自動認識 ,  分類アルゴリズム ,  ハイパースペクトルカメラ ,  *ハイパースペクトル ,  脳組織 ,  ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 発癌性 ,  組織 ,  病理学 ,  ヒト ,  脳 ,  試料 ,  ハイパースペクトルデータ