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J-GLOBAL ID：201602217157422487   整理番号：15A1302252

前立腺癌同定:逆伝搬人工神経回路網モデルに基づいたT2強調MR画像の定量的解析【Powered by NICT】

Prostate cancer identification: quantitative analysis of T2-weighted MR images based on a back propagation artificial neural network model

著者 (9件)： Zhao Kai (Dep. of Radiology, Peking Univ. First Hospital, Beijing) ,  Wang Chengyan (Acad. for Advanced Interdisciplinary Studies, Peking Univ., Beijing) ,  Hu Juan (Dep. of Radiology, Peking Univ. First Hospital, Beijing) ,  Yang Xuedong (Dep. of Radiology, Peking Univ. First Hospital, Beijing) ,  Wang He (Dep. of Radiology, Peking Univ. First Hospital, Beijing) ,  Li Feiyu (Dep. of Radiology, Peking Univ. First Hospital, Beijing) ,  Zhang Xiaodong (Dep. of Radiology, Peking Univ. First Hospital, Beijing) ,  Zhang Jue (Acad. for Advanced Interdisciplinary Studies, Peking Univ., Beijing) ,  Wang Xiaoying (Dep. of Radiology, Peking Univ. First Hospital, Beijing)
資料名： Science China. Life Sciences  (Science China. Life Sciences)
巻： 58  号： 7  ページ： 666-676  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2576A  ISSN： 1674-7305  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コンピュータ支援診断(CAD)システムは,有用な情報を提供することにより,診断意思決定における放射線科医を支援するために提案されている。前立腺磁気共鳴イメージング(MRI)で最も重要な配列の一つとして,T2強調画像(T2WI)からの画像特徴はCADを用いて診断性能を抽出し,評価した。前立腺T2強調MR画像からの12定量的画像特徴を抽出した。癌同定の各特徴の重要性は,辺縁領域(PZ),中心腺(CG)で比較した。人工ニューラルネットワークによりサポートされるコンピュータ支援診断システムの性能を試験した。T2強調画像の計算機支援解析を用いて,様々な診断能力を持つ多くの特徴を抽出することができる。最も特徴(10/12)のは,PZのPCaと非PCaの間に有意な差(P<0.01)を有していた発見された,五つの特徴(合計平均,最小値,標準偏差,十パーセンタイル,およびエントロピー)は,CGで有意差があった。T2w画像からの特徴によるCAD予測は高い精度と特異性を達することができる許容される感度を維持した。結果であるconvictiveと医療診断に役立つ。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： エントロピー ,  画像特性 ,  計算機診断 ,  *前立腺 ,  *画像 ,  CAD【計算機】 ,  *NMRイメージング ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 特異性 ,  有意差 ,  計算機支援診断システム ,  *癌 ,  T2強調画像 ,  放射線科医 ,  *神経回路網モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 植物生態学  (EE02000E) ,  腫ようの化学・生化学・病理学  (GE02030N)

タイトルに関連する用語 (7件)： 前立腺癌 ,  同定 ,  伝搬 ,  人工 ,  神経回路網モデル ,  MR画像 ,  定量的解析