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J-GLOBAL ID:201702291639166177   整理番号:17A1064744

頭がい冠老化:コンピュータ断層撮影画像からの情報抽出を改善するための数値的方法の導入【Powered by NICT】

Aging calvaria: Introduction of a numerical method to improve information extraction from computed tomography images
著者 (5件):
資料名:
巻:ページ: 16-27  発行年: 2017年 
JST資料番号: W2937A  ISSN: 2212-4780  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:
抄録/ポイント
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本研究は年齢関連情報は頭蓋冠のコンピュータ断層撮影(CT)画像の密度ヒストグラムで隠される可能性があるかどうか,またこの情報は新規「ヒストグラムの機能的形状」(H FS)分析法によって抽出できるかを検討した。法は他のCTに基づく骨分析法と比較した。ソフトウェアはヨーロッパ人の頭蓋骨(女性120人,男性221人)からフラットパネルCTデータを再分析しことを記述した。頭蓋冠のデータは,これらのCT画像から分割し,その作製した密度ヒストグラム,H FS法を計算した非線形曲線適合した。十七多項ロジスティック回帰(MLR)モデル計算は,H FS法,および他の放射線学的に定義された骨画像マーカーの結果は,死亡時年齢(AAD)を予測するための共変量として用いた競合計算で行った。個々の頭蓋骨の年代予測は0から100歳までの範囲の五等距離年齢群に対して計算した。H FS法を成功裏に適用することができた。Chi~2_H FSは全て675頭蓋密度ヒストグラム分析における≪0.05であった。一つの方法のみから共変量を用いたMLRモデル計算を比較すると,H FS法は,より高いA AD予測力を持っていた。全体のランキングリストは,異なる方法からの複数の共変量を用いたモデルによって導かれる最良の正しいグループ帰属は雄雌の62.5%(Nagelkerkeの擬似R~2(NR~2)=0.76),及び51.6%(NR~2=0.43)であった。したがって,新しい画像マーカーを導入し,組み合わせ法を用いることは,個々の方法より優れていることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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