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J-GLOBAL ID：201702225117591543   整理番号：17A1458408

磁気共鳴画像からの膝半月板の完全自動セグメンテーションのための新しい計算機利用法【Powered by NICT】

A new computer-based approach for fully automated segmentation of knee meniscus from magnetic resonance images

著者 (2件)： Saygili Ahmet (Computer Engineering Department, Namik Kemal University, Tekirdag, Turkey) ,  Albayrak Songuel (Computer Engineering Department, Yildiz Technical University, Istanbul, Turkey)
資料名： Biocybernetics and Biomedical Engineering  (Biocybernetics and Biomedical Engineering)
巻： 37  号： 3  ページ： 432-442  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3437A  ISSN： 0208-5216  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)

抄録/ポイント： メニスカスは移動度を可能にし,膝に過剰負荷を吸収する組織である。メニスカス上の問題点は,変形性関節症(OA)の障害を誘発することができる。OAは障害の最も一般的な原因,特に若いathlethesと高齢者の一つである。,メニスカスで発生する異常の早期診断と治療は非常に重要である。本研究はによる放射線科医を支援する新しいコンピュータ及び完全自動化アプローチを提案する。(i)内側半月板のセグメンテーション,(ii)早期診断と治療を可能にし,(iii)MR内リーダ変動に起因する誤差を低減した。本研究では,変形性関節症イニシアチブ(OAI)により提供された88種類のMR画像を用いた。有向勾配(H OG)と局所二値パターン(LBP)のヒストグラムは,これらのMR画像からの特徴抽出に沿ったモデル学習(回帰)に使用されている極端学習機械(ELM)とランダムフォレスト(RF)法に使用されている。パイプラインの第一段階として,メニスカスの最もコンパクトな方形パッチが存在した。この後,メニスカス境界は形態学的過程により明らかにした。,これらの境界とグランドトルース画像間の類似性を測定し,互いに比較した。最高スコアは82%の成功率でDice類似度測定を用いて収集する。成功したセグメンテーションは,疾患膝MR画像で行った。提案されたアプローチは,放射線科医のための意思決定支援システムとして実装可能であるが,セグメント化されたメニスカスは,将来の研究における半月板断裂の分類に用いることができる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： モルフォロジー ,  *計算機利用 ,  *セグメンテーション ,  変形性関節症 ,  *NMRイメージング ,  コンピュータ ,  メニスカス ,  ヒストグラム ,  老人 ,  *半月板 ,  類似性 ,  特徴抽出 ,  早期診断
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  放射線科医 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： セグメンテーション ,  膝関節 ,  メニスカス ,  回帰 ,  形態学的操作 ,  医用画像

分類 (2件)： 骨格系  (EJ10030R) ,  運動器系の診断  (GG02000M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 磁気共鳴画像 ,  膝半月板 ,  自動セグメンテーション ,  計算機利用