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J-GLOBAL ID：201702215753889815   整理番号：17A1772531

呼気:CTスキャンにおける肺の異常な領域の検出を支援する熱マップ【Powered by NICT】

BREATH: Heat Maps Assisting the Detection of Abnormal Lung Regions in CT Scans

著者 (8件)： Cazzolato Mirela Teixeira ,  Scabora Lucas de Carvalho ,  Costa Alceu Ferraz ,  Junior Marcos Roberto Nesso ,  Oliveira Luis Fernando Milano ,  Kaster Daniel dos Santos ,  Junior Caetano Traina ,  Traina Agma Juci Machado
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CBMS  ページ： 248-253  発行年： 2017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： 計算機トモグラフィー(CT)スキャンは,肺疾患を診断するためにしばしば使用される,異常組織領域は,適切な処理が必要であるかどうかを示す可能性がある。しかし,CTスキャンで異常を含む特異的領域を検出する専門家の時間と労力を必要とする。さらに,単一肺画像の異なる部分は,正常及び異常な特性,健康として単一肺(正常)の分類を不正確にするか否かを示す可能性がある。本論文では,呼気法,肺組織領域の異常を検出し,ヒートマップ可視化によりそれらを強調することができるを提案した。法はスーパーピクセルベースアプローチを用いた肺組織,正常組織と,最終的に,医師から注目を必要とする異常領域を示すヒートマップの生成を表現する統計モデルの訓練に続くをセグメンテーションすることから始めた。246肺CTスキャンのデータセットを用いた統計的モデルを検証し,40は,健康な,残りの本変化する疾患である。実験結果は,呼気は肺セグメンテーション0.99までのF値で正確であることを示した。健康と異常肺領域の統計的モデリングはほとんどオーバーラップを示しておらず,異常を含むスーパーピクセルの検出は86%以上の精度を示し,想起のすべての値に対して。これらの値は,異常検出のための呼気のヒートマップ表現は診断中の医師を支援する直感的な方法として用いることができるという著者等の主張を支持した。Copyright 2017 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： *計算機トモグラフィー ,  *走査 ,  肺疾患 ,  可視化 ,  医師 ,  *呼気 ,  統計模型 ,  画像 ,  セグメンテーション
準シソーラス用語： 異常検出 ,  F値 ,  肺セグメンテーション ,  ヒートマップ ,  肺組織 ,  健康 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 呼気 ,  CTスキャン ,  肺 ,  支援 ,  マップ