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J-GLOBAL ID：201702243546123137   整理番号：17A0996242

マルチモーダルデータによる慢性B型肝炎における肝線維症の評価【Powered by NICT】

Assessment of liver fibrosis in chronic hepatitis B via multimodal data

著者 (15件)： Lei Baiying (School of Biomedical Engineering, Shenzhen University, National-Regional Key Technology Engineering Laboratory for Medical Ultrasound, Guangdong Key Laboratory for Biomedical Measurements and Ultrasound Imaging, Shenzhen 518060, China) ,  Liu Yingxia (Shenzhen Institute of Hepatology, Shenzhen Third People’s Hospital, Shenzhen 518020, China) ,  Dong Changfeng (Shenzhen Institute of Hepatology, Shenzhen Third People’s Hospital, Shenzhen 518020, China) ,  Chen Xin (School of Biomedical Engineering, Shenzhen University, National-Regional Key Technology Engineering Laboratory for Medical Ultrasound, Guangdong Key Laboratory for Biomedical Measurements and Ultrasound Imaging, Shenzhen 518060, China) ,  Zhang Xinyu (School of Biomedical Engineering, Shenzhen University, National-Regional Key Technology Engineering Laboratory for Medical Ultrasound, Guangdong Key Laboratory for Biomedical Measurements and Ultrasound Imaging, Shenzhen 518060, China) ,  Diao Xianfen (School of Biomedical Engineering, Shenzhen University, National-Regional Key Technology Engineering Laboratory for Medical Ultrasound, Guangdong Key Laboratory for Biomedical Measurements and Ultrasound Imaging, Shenzhen 518060, China) ,  Yang Guilin (Shenzhen Institute of Hepatology, Shenzhen Third People’s Hospital, Shenzhen 518020, China) ,  Liu Jing (Shenzhen Institute of Hepatology, Shenzhen Third People’s Hospital, Shenzhen 518020, China) ,  Yao Simin (Shenzhen Institute of Hepatology, Shenzhen Third People’s Hospital, Shenzhen 518020, China) ,  Li Hanying (Shenzhen Institute of Hepatology, Shenzhen Third People’s Hospital, Shenzhen 518020, China) ,  Yuan Jing (Shenzhen Institute of Hepatology, Shenzhen Third People’s Hospital, Shenzhen 518020, China) ,  Li Shaxi (Shenzhen Institute of Hepatology, Shenzhen Third People’s Hospital, Shenzhen 518020, China) ,  Le Xiaohua (Shenzhen Institute of Hepatology, Shenzhen Third People’s Hospital, Shenzhen 518020, China) ,  Lin Yimin (Shenzhen Institute of Hepatology, Shenzhen Third People’s Hospital, Shenzhen 518020, China) ,  Zeng Wen (Shenzhen Institute of Hepatology, Shenzhen Third People’s Hospital, Shenzhen 518020, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 253  ページ： 169-176  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  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： 患者における慢性B型肝炎(CHB)の肝線維症を評価することは非常に重要である。肝線維症を評価するためのいくつかの非侵襲的方法は,血液検査や超音波エラストグラフィを含んでいる。効果的に診断性能を改善するために複数の方法を結合する方法は,困難な問題のままである。本論文の主目的は,マルチモーダルデータに基づく特徴選択と機械学習法を用いたCHBにおける肝線維症を評価し,ステージである。一般的な機械学習アプローチ(例えば,サポートベクトルマシン(SVM))と特徴選択(FS)は,CHBをした。ボランティア16名と92名の患者CHBを過渡エラストグラフィー(TE)と音響放射力インパルス画像(ARFI)データに基づく肝線維症病期分類のための調べた。FSとSVM分類器を用いた病期分類結果の精度が顕著な線維症(F2)の90.68%の精度と肝硬変(F4)に対して93.52%の精度であった。提案した方法は,顕著な線維症および肝硬変診断の両方の曲線(AUC)値,マルチモーダル情報から肝線維症病期分類のための非常に有望な,感度,特異性,および面積を増加させた。はいずれの単独法とその線形結合を凌ぎ,また,最先端技術レベルの性能を達成した。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： *線維症 ,  特徴選択 ,  *B型慢性肝炎 ,  肝硬変 ,  音圧 ,  血液検査 ,  機械学習 ,  *肝線維症 ,  *多モード ,  画像 ,  サポートベクトルマシン ,  患者
準シソーラス用語： 特異性 ,  病期分類 ,  組織弾性イメージング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 肝線維症 ,  慢性B型肝炎 ,  機械学習 ,  特徴選択

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチモーダル ,  慢性B型肝炎 ,  肝線維症 ,  評価