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J-GLOBAL ID：201702289261248520   整理番号：17A1160464

被験者特異的脳血管木の自動認識【Powered by NICT】

Automatic recognition of subject-specific cerebrovascular trees

著者 (10件)： Hsu Chih-Yang (Department of Bioengineering, University of Illinois at Chicago, Chicago, Illinois, USA) ,  Schneller Ben (Department of Bioengineering, University of Illinois at Chicago, Chicago, Illinois, USA) ,  Alaraj Ali (Department of Neurosurgery, University of Illinois at Chicago, Chicago, Illinois, USA) ,  Flannery Michael (Center for MR Research, University of Illinois at Chicago, Chicago, Illinois, USA.) ,  Zhou Xiaohong Joe (Department of Bioengineering, University of Illinois at Chicago, Chicago, Illinois, USA) ,  Zhou Xiaohong Joe (Department of Neurosurgery, University of Illinois at Chicago, Chicago, Illinois, USA) ,  Zhou Xiaohong Joe (Center for MR Research, University of Illinois at Chicago, Chicago, Illinois, USA.) ,  Zhou Xiaohong Joe (Department of Radiology, University of Illinois at Chicago, Chicago, Illinois, USA) ,  Linninger Andreas (Department of Bioengineering, University of Illinois at Chicago, Chicago, Illinois, USA) ,  Linninger Andreas (Department of Neurosurgery, University of Illinois at Chicago, Chicago, Illinois, USA)
資料名： Magnetic Resonance in Medicine  (Magnetic Resonance in Medicine)
巻： 77  号： 1  ページ： 398-410  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2675A  ISSN： 0740-3194  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:MR画像から脳血管木の再構成のために設計された画像フィルタについて述べた。電流イメージング技術は,主要な脳血管を信頼性が,しばしば小血管,そのコントラストは限られた分解能,遅い血流速度,と分岐または非血管構造物周辺の歪による抑制されるを検出できない。血管構築の不完全な所見は内科医への利用可能な情報を制限している。【方法】はMR血管造影におけるコントラスト強調のための新しいHessベースフィルタとダングリングセグメントを導入することなく血管再建のための静脈造影を示した。フィルタ性能受信者動作特性とダイス類似度係数解析を定量化した。全抽出した血管長さ,数のセグメント,体積,表面までの距離,および位置誤差を検証のために計算した。六人のボランティアのMR画像からの脳血管木の【結果】再構成は,新しいフィルタは被験者特異性脳血管ネットワークのより完全な表現を与えることを示した。ファントムモデルを用いた検証は,フィルタは,分岐での失敗または直径を歪ませずに,すべての長さスケールにわたって血管を検出する正確に示した。【結論】新しいフィルタは,脈管構造の計量と解剖をデリバリーすることで脳血管疾患の診断を改善する可能性がある。は,操作者主観性のバイオメトリクスを計算することにより大規模データセットの自動分析を容易にした。高品質再構成は被験者特異性血液動態シミュレーションのための計算メッシュ生成を可能にした。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： コントラスト ,  セグメンテーション ,  NMRイメージング ,  *血管 ,  血液動態 ,  *脳血管 ,  分解能 ,  画像処理 ,  再構成 ,  信頼性 ,  シミュレーション ,  フィルタ ,  ネットワーク
準シソーラス用語： 特異性 ,  *被験者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 容器 ,  セグメンテーション ,  画像処理

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  循環系の診断  (GJ02000V) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 被験者 ,  脳血管 ,  木 ,  自動認識