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J-GLOBAL ID：201702232415502914   整理番号：17A1395677

コンピュータ断層撮影における自動肝臓腫瘍セグメンテーションによるテクスチャベース治療予測【Powered by NICT】

Texture-based treatment prediction by automatic liver tumor segmentation on computed tomography

著者 (5件)： Kuo Chao-Lun (Department of Computer Science & Engineering, National Taiwan Ocean University, Keelung, Taiwan) ,  Cheng Shyi-Chyi (Department of Computer Science & Engineering, National Taiwan Ocean University, Keelung, Taiwan) ,  Lin Chih-Lang (Department of Computer Science & Engineering, National Taiwan Ocean University, Keelung, Taiwan) ,  Hsiao Kuei-Fang (Department of Information Management, Ming Chuan University, Taoyuan, Taiwan) ,  Lee Shang-Hung (Department of Information Management, Ming Chuan University, Taoyuan, Taiwan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CITS  ページ： 128-132  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： 本研究では,コンピューター断層撮影(CT)スキャン,使用した生存予測のための医療記録と結合し肝腫瘍の弁別テクスチャ特徴を抽出するための新しいアプローチを提案した。はじめに,肝臓領域を,画像セグメンテーション法を用いて位置している。前学習腫瘍分類器は,肝臓領域における腫瘍のセグメンテーションを行うために従った。次に,二組の特徴点を検出した(1)特徴は,肝臓領域のポイント(2)腫瘍領域の幾つかの点をランダムにサンプリングする。関心領域(ROI)の中心として各特徴点を用いて,本研究は,ROIのテクスチャ特徴を導出するために用いられるグレイレベル共起行列(GLCM)を計算する。多重ROIおよび複数テクスチャ特徴ベクトルは,入力CT像で導出した。これら集合組織は四クラスタ,それらの各々は,代表的なテクスチャ特徴ベクトルで表されるに収集し,クラスタ化する。テクスチャ特徴の弁別粉末をさらに増強するために,各CT画像では,腫瘍領域と肝臓領域に属する最高確率をもつ二個のクラスターから,それぞれ二種の代表的なテクスチャ特徴ベクトルを選択した。腫瘍サポートベクトルマシン(SVM)分類器を訓練するために得られた腫瘍(肝臓)テクスチャ特徴ベクトルは,正(負)の例としてラベル付けされる。診断段階では,腫瘍SVMは,入力テクスチャ特徴ベクトルを分類し,分類結果は,CT画像における肝臓腫瘍を配置する。72患者のCT画像が与えられたとき,検出された腫瘍テクスチャ特徴ベクトルを医療記録を,ロジスティック回帰を用いた生存予測モデルのマイニングのために構築する治療予測データセット。試験段階では,生存予測モデルへの腫瘍テクスチャ特徴ベクトルと可能な処理を入力し,システムは生存確率を計算し,治療予測報告,患者に最も適した治療を示唆することを生成する。実験結果は,提案した方法が生存率予測の精度の点で良好な性能を与えることを示した。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： *セグメンテーション ,  患者 ,  多重化 ,  *治療法 ,  *計算機トモグラフィー ,  サポートベクトルマシン ,  *腫瘍 ,  *予測 ,  クラスタ化 ,  学習
準シソーラス用語： CT画像 ,  特徴ベクトル ,  *テクスチャ ,  画像セグメンテーション ,  テクスチャ特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： コンピュータ断層撮影 ,  肝臓腫瘍 ,  セグメンテーション ,  テクスチャ ,  治療 ,  予測