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J-GLOBAL ID：201702233122752350   整理番号：17A1452865

臨床写真からの光線性角化症の自動識別【Powered by NICT】

Automatic discrimination of actinic keratoses from clinical photographs

著者 (4件)： Spyridonos Panagiota (Department of Medical Physics, Faculty of Medicine, School of Health Sciences, University of Ioannina, University Campus, 45110 Ioannina, Greece) ,  Gaitanis Georgios (Department of Skin and Venereal Diseases, Faculty of Medicine, School of Health Sciences, University of Ioannina, University Campus, 45110 Ioannina, Greece) ,  Likas Aristidis (Department of Computer Science & Engineering, University of Ioannina, University Campus, 45110 Ioannina, Greece) ,  Bassukas Ioannis D. (Department of Skin and Venereal Diseases, Faculty of Medicine, School of Health Sciences, University of Ioannina, University Campus, 45110 Ioannina, Greece)
資料名： Computers in Biology and Medicine  (Computers in Biology and Medicine)
巻： 88  ページ： 50-59  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0858A  ISSN： 0010-4825  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： 日光角化症(AK)は侵襲性皮膚扁平上皮癌(sSCC)に進行できる共通の前癌性皮膚病変である。高齢患者の複数のAKの微妙な蓄積はsSCC開発のリスクを増加させ,これは,効率的な治療と患者追跡のための必要性を強調する。我々の目的は,健康な皮膚からのAKの識別のための標準臨床写真のカラーテクスチャ解析に基づく方法を開発し,続いて指向性治療介入の定量化で開発した手法を試験した。22患者の臨床的写真におけるAKと健康な皮膚は,専門家によって分画され,50×50画素の関心領域(ROI)した。データセットはAKおよび健康な皮膚から6010と13915匹のROIであった。カラーテクスチャ特徴を,局所二値パターン(LBP)またはtexton周波数ヒストグラムを用いて抽出し,サポートベクトルマシン(SVM)分類器を用いて評価した。分類器評価は,RGB,YIQとCIE-Lab色空間における葉1例たスキームを用いて行った。SVMモデルの最良の構成は,任意のサイズの157AKおよび216人の健康な皮膚長方形領域を用いて試験した。AK治療成績は32皮膚病変の八名の患者の追加群で評価した。識別モデルの最良の構成では,VIQ色空間のYとI成分から推定したLBPカラーテクスチャ記述子を用いて達成された。SVMモデルの感度と特異性は,地域レベルでのROIレベルと89.8%と91.7%で80.1%と81.1%であった。分類結果に基づいて定量的AK減少は83.6%であった。AK患者は疾患進行のリスクを低減するために処理の評価を求めることが重要である。効率的な患者追跡調査と治療評価アプローチを使用する費用対効果に優れ簡単な必要である。LBP色テクスチャ解析に基づく提案したSVM判別モデルは臨床写真を与えるのAK負担と治療有効性評価のための実用的で広く利用可能で費用対効果に優れたツールである。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： 治療成績 ,  追跡調査 ,  サポートベクトルマシン ,  皮膚障害 ,  *患者 ,  治療法 ,  色空間 ,  画素 ,  ヒストグラム
準シソーラス用語： 費用対効果 ,  有効性評価 ,  関心領域 ,  テクスチャ解析 ,  健康 ,  *自動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 光線性角化症 ,  臨床写真 ,  カラーテクスチャ解析 ,  局所二値パターン ,  テクストン ,  サポートベクトルマシン

分類 (5件)： 安全管理  (KB06000D) ,  都市問題,都市防災  (RD01030O) ,  計算機システム開発  (JD02010R) ,  公衆衛生  (GB02000X) ,  航海と実務  (TD01020F)

タイトルに関連する用語 (4件)： 臨床 ,  写真 ,  光線性角化症 ,  自動識別