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J-GLOBAL ID：201602239069950814   整理番号：16A1371657

形状情報と状況情報を用いた大腸内視鏡映像の自動ポリープ検出

Automated Polyp Detection in Colonoscopy Videos Using Shape and Context Information

著者 (3件)： Tajbakhsh Nima (Dept. of Biomed. Inf., Arizona State Univ., Scottsdale, AZ, USA) ,  Gurudu Suryakanth R. (Div. of Gastroenterology & Hepatology, Mayo Clinic, Scottsdale, AZ, USA) ,  Jianming Liang (Dept. of Biomed. Inf., Arizona State Univ., Scottsdale, AZ, USA)
資料名： IEEE Transactions on Medical Imaging  (IEEE Transactions on Medical Imaging)
巻： 35  号： 2  ページ： 630-644  発行年： 2016年 
JST資料番号： H0895A  ISSN： 0278-0062  CODEN： ITMID4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本稿では,大腸内視鏡映像におけるポリープのコンピュータ支援検出(CAD)システムの設計における研究の成果を紹介する。我々のシステムは,非ポリープ構造を除去するためにコンテキスト情報を利用し,ポリープを確実に位置特定するための形状情報を利用するハイブリッドコンテキスト形状アプローチに基づいている。具体的には,大腸内視鏡画像を与えられた場合,まず粗エッジマップを取得する。次に,独自の特徴抽出とエッジ分類スキームを使用して,非ポリープのエッジをエッジマップから削除する。第3に,我々の新しい投票方式を用いて,洗練されたエッジマップにポリープ候補を確率的信頼スコアで位置づける。提案されたCADシステムは,15のユニークなポリープから合計300のポリープインスタンスを含む300の結腸鏡検査画像を含む2つの公的ポリープデータベース,CVC-ColonDBおよび19,400フレームを含む大腸内視鏡ビデオコレクションであるASU-Mayoデータベースポリープ10個から合計5,200個のポリープインスタンスが得られる。我々は,自由応答受信機動作特性(FROC)解析を使用してシステムを評価した。フレーム当たり0.1の誤検出で,CVC-ColonDBでは88.0%,ASU-Mayoデータベースでは48%の感度を実現した。さらに,我々は,大腸内視鏡映像のポリープの最初の出現から我々のシステムによる最初の検出までの時間として潜伏時間を定義する,新しい検出潜時分析を使用して我々のシステムを評価した。フレームあたり0.05の偽陽性で,我々のシステムは0.3秒のポリープ検出潜時を生じる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST

シソーラス用語： *結腸鏡検査 ,  *検出 ,  *計算機診断 ,  情報 ,  位置決め ,  端部
準シソーラス用語： *大腸内視鏡検査 ,  *ポリープ検出 ,  *コンピュータ支援検出 ,  コンテキスト情報 ,  物体位置特定 ,  エッジ

分類 (3件)： 消化器の診断  (GH02000P) ,  医療用機器装置  (GA05020L) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 状況情報 ,  大腸内視鏡 ,  映像 ,  ポリープ検出