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J-GLOBAL ID：201702272088095853   整理番号：17A1633590

超音波後方散乱RFデータからの乳房腫瘍の平均散乱体間隔推定のためのEEMDドメインARスペクトル法【Powered by NICT】

EEMD Domain AR Spectral Method for Mean Scatterer Spacing Estimation of Breast Tumors From Ultrasound Backscattered RF Data

著者 (3件)： Nizam Navid Ibtehaj (Department of Electrical and Electronic Engineering, Bangladesh University of Engineering and Technology, Dhaka, Bangladesh) ,  Alam S. Kaisar (Imagine Consulting Services LLC, Dayton, NJ, USA) ,  Hasan Md. Kamrul (Department of Electrical and Electronic Engineering, Bangladesh University of Engineering and Technology, Dhaka, Bangladesh)
資料名： IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control  (IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control)
巻： 64  号： 10  ページ： 1487-1500  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0369A  ISSN： 0885-3010  CODEN： ITUCER  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： アンサンブル経験的モード分解(EEMD)を用いたデコンボリューション後方散乱ラジオ周波数(RF)データの領域解析乳房腫瘍の平均散乱体間隔(MSS)を推定するための新しい方法を示した。MSSを推定する自己回帰(AR)スペクトルは拡散散乱体により汚染されたRFデータ中に埋め込まれた規則的な散乱体が原因となった固有モード関数(IMF)から得られた。IMFは,強化された基本高調波の存在とIMFから推定したARスペクトルにおける高次高調波の多数の存在に優先権を与えることにより選択した。ARモデル次数は平均絶対百分率誤差(MAPE)基準を最小化することにより選択した。後方散乱データを,コヒーレント散乱の源からであることを保証するために,後方散乱RFデータに対するノンパラメトリックKolmogorov-Smirnov(K-S)分類試験を行うことから始めた。コヒーレント散乱源としてのK S試験により分類された後方散乱RFデータのデコンボリューションは,システム効果を低減した。EEMD領域解析は,デコンボリューションデータに対して実行した。提案手法では,通常の散乱体に関連した高調波を回収することができ,生のRFデータのARスペクトルからMSSを推定しながら遭遇する多くの問題を克服した。筆者らの技法を用いて,5.78%の平均絶対百分率誤差(MAPE)が得られるシミュレーションデータ,は現在の方法のそれよりも低いからMSSを推定した。著者らの提案した方法を種々のシミュレーション条件のための最新技術,すなわち,特異スペクトル解析,一般化スペクトル(GS),スペクトル自己相関(SAC),修飾されたSACの状態に優れていることを示した。in vivo正常乳房組織のMSSは0.69±0.04mmであることが分かった。良性および悪性腫瘍では0.73±0.03と0.79±0.04mmであることが分かった。提案手法のための正常および良性組織のMSS値間の分離は従来法で得られた分離と類似していたが,提案した方法のための良性および悪性組織のMSS値間の分離は従来法のそれよりもわずかに高かった。MSSは乳房腫瘍の分類良性と悪性に用いた場合,閾値ベース分類器のための,曲線下特異性,正確度,及び面積の増加はそれぞれ18%,19%,および22%であった,統計的分類器は次善の既存の手法のそれと,それぞれ,9%,13%,および19%であった。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： *スペクトル ,  *超音波 ,  自己回帰モデル ,  周波数 ,  干渉性散乱 ,  *乳房腫瘍 ,  自己相関 ,  ノンパラメトリック法 ,  *散乱体 ,  *後方散乱 ,  高調波 ,  デコンボリューション ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 特異性 ,  固有モード関数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  音響信号処理  (BB03050C)

タイトルに関連する用語 (9件)： 超音波 ,  後方散乱 ,  RF ,  乳房腫瘍 ,  平均 ,  散乱体 ,  推定 ,  ドメイン ,  Ar