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J-GLOBAL ID：201702256102917776   整理番号：17A1446089

磁気共鳴画像と立体視体画像を用いた腹部肥満予測のための新しい形状記述子【Powered by NICT】

Novel Body Shape Descriptors for Abdominal Adiposity Prediction Using Magnetic Resonance Images and Stereovision Body Images

著者 (5件)： Sun Jingjing (Department of Biomedical Engineering, University of Texas at Austin, Austin, Texas, USA) ,  Xu Bugao (Department of Biomedical Engineering, University of Texas at Austin, Austin, Texas, USA) ,  Xu Bugao (Center for Computational Epidemiology and Response Analysis, University of North Texas, Denton, Texas, USA) ,  Lee Jane (Department of Nutritional Sciences, University of Texas at Austin, Austin, Texas, USA) ,  Freeland-Graves Jeanne H. (Department of Nutritional Sciences, University of Texas at Austin, Austin, Texas, USA)
資料名： Obesity  (Obesity)
巻： 25  号： 10  ページ： 1795-1801  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1820A  ISSN： 1930-7381  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： 【目的】本研究の目的は,三次元(3D)身体イメージに基づく新しい形状記述子を設計し,腹部肥満の予測モデルを確立するためにこれらのパラメータを使用することであった。【方法】男性六十六人と女性五十五人は腹部磁気共鳴イメージング(MRI)と3D全身イメージングのために募集した。腹部内臓脂肪組織(VAT)および皮下脂肪組織(SAT)の体積は,完全に自動化されたアルゴリズムを用いてMRIシーケンスから測定した。形状記述子を本研究で開発したソフトウェアを用いて3Dボディイメージを測定した。重回帰分析の結果,VATとSATのための予測モデルを開発するために,訓練データセット(全参加者の70%)に採用した,年齢,BMI,身体形状ディスクリプタから選択された潜在的予測因子であった。検証データセット(30%)は予測モデルの検証のために使用した。【結果】十三体形状記述子は,腹部脂肪蓄積と高い相関(P<0.01)を示した。VATとSATのための最適予測方程式は,男性及び女性に対して別々に決定した。3D身体画像上で定義された【結論】新しい体形状記述子は,MRIにより定量される腹部肥満を効果的に予測できる。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： *画像 ,  皮下脂肪 ,  多重回帰分析 ,  女性 ,  *予測 ,  *NMRイメージング ,  アルゴリズム ,  予測モデル ,  *立体視 ,  内臓脂肪 ,  男性
準シソーラス用語： 予測式 ,  予測因子 ,  *形状ディスクリプタ ,  *腹部肥満 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 代謝異常・栄養性疾患一般  (GD05010J) ,  サイトカイン  (EB08090G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 磁気共鳴画像 ,  立体視 ,  腹部肥満 ,  予測 ,  形状記述子