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J-GLOBAL ID：201702244164004827   整理番号：17A1114250

光コヒーレンストモグラフィー画像における副甲状腺の自動同定【Powered by NICT】

Automatic identification of parathyroid in optical coherence tomography images

著者 (3件)： Hou Fang (Institute of Modern Optics, Nankai University, Key Laboratory of Optical Information Science and Technology, Ministry of Education, Tianjin, 300071, China) ,  Yu Yang (Department of Thyroid and Neck Tumor, Tianjin Medical University Cancer Institute & Hospital, Oncology Key Laboratory of Cancer Prevention & Therapy, Tianjin, 300060, China) ,  Liang Yanmei (Institute of Modern Optics, Nankai University, Key Laboratory of Optical Information Science and Technology, Ministry of Education, Tianjin, 300071, China)
資料名： Lasers in Surgery and Medicine  (Lasers in Surgery and Medicine)
巻： 49  号： 3  ページ： 305-311  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2671A  ISSN： 0196-8092  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 背景と目的:副甲状腺の同定および保存は甲状腺手術における主要な問題である。この問題を解決するために,光コヒーレンストモグラフィーを,実時間,非侵襲的高分解能イメージング技術として関与していた。本研究は,ex vivo光コヒーレンストモグラフィー(OCT)画像における甲状腺,リンパ節,および脂肪組織からの副甲状腺組織を自動的に分別するための有効で迅速な方法を示した。【方法】OCT画像は副甲状腺,甲状腺,リンパ節,および脂肪組織からそれぞれ得られた。分類とテクスチャ特徴解析と逆伝搬人工神経回路網(BP ANN)に基づく同定システムは四タイプの組織を分類し,四種類の各を自動的に同定するための確立した。【結果】は全248個のOCT画像のは甲状腺切除を行った16人の患者から採取した。副甲状腺,甲状腺,リンパ節,および脂肪の分類の精度は,99.21年,98.43年,97.65年,および98.43%であった。【結論】提案した自動同定法である副甲状腺,甲状腺,リンパ,および脂肪の識別自動的かつ効率的にできる。ヒトの同定結果と比較して,より良い精度と信頼性を示した。他のエンティティから副甲状腺同定するために,満足すべき性能を示した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ヒト ,  脂肪組織 ,  甲状腺切除 ,  *画像 ,  信頼性 ,  患者 ,  *甲状腺 ,  ニューラルネットワーク ,  リンパ ,  リンパ節 ,  *副甲状腺 ,  IDシステム
準シソーラス用語： ex vivo実験 ,  非侵襲 ,  *光コヒーレンストモグラフィー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 人工ニューラルネットワーク ,  OCT ,  副甲状腺 ,  テクスチャ特徴

分類 (2件)： 光学情報処理  (BD03060T) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (3件)： 光コヒーレンストモグラフィー ,  副甲状腺 ,  同定