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J-GLOBAL ID：201802216866668025   整理番号：18A0783762

隠れMarkov確率場とGauss分布に基づく18F-DMFP-PETデータの前処理【JST・京大機械翻訳】

Preprocessing of ¹⁸F-DMFP-PET Data Based on Hidden Markov Random Fields and the Gaussian Distribution

著者 (6件)： Segovia Fermin (Department of Signal Theory, Networking and Communications, University of Granada) ,  Gorriz Juan M. (Department of Signal Theory, Networking and Communications, University of Granada) ,  Gorriz Juan M. (Department of Psychiatry, University of Cambridge) ,  Ramirez Javier (Department of Signal Theory, Networking and Communications, University of Granada) ,  Martinez-Murcia Francisco J. (Department of Signal Theory, Networking and Communications, University of Granada) ,  Salas-Gonzalez Diego (Department of Signal Theory, Networking and Communications, University of Granada)
資料名： Frontiers in Aging Neuroscience (Web)  (Frontiers in Aging Neuroscience (Web))
巻： 9  ページ： 326  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7056A  ISSN： 1663-4365  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 18F-DMFP-PETは,シナプス後ドーパミンD_2/3受容体を調べることを可能にするParkinson病(PD)の診断に使用される新たな神経画像診断法である。PD診断に用いられる他の神経画像診断法のように,18F-DMFP-PET画像の全強度の大部分は線条体に集中している。しかし,他の領域も診断目的に有用である。18F-DMFP-PETデータに含まれる関心領域の適切な限界は,PDの自動診断を改善するために重要である。本論文では,PDに対するコンピュータ支援診断システムの精度を改善する18F-DMFP-PETデータを前処理するための新しい方法論を提案した。最初に,データを隠れMarkov確率場に基づくアルゴリズムを用いてセグメント化した。結果として,各神経画像をボクセルの強度と近傍に従って4つのマップに分割した。次に,マップを個々に正規化し,それらのヒストグラムの形状をすべての神経画像に対する等しいパラメータをもつGauss分布によりモデル化できた。このアプローチは,87人のパーキンソニア患者からの神経画像データによるデータセットを用いて評価した。これらの前処理段階の後,サポートベクトルマシン分類装置を用いて,特発性および非特発性PDを分離した。提案方法によって前処理されたデータは,以前の手法で前処理されたものより高い精度結果を提供した。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： セグメンテーション ,  画像診断 ,  *前処理 ,  ボクセル ,  画像 ,  患者 ,  分類装置 ,  モデリング ,  ヒストグラム ,  *正規分布 ,  アルゴリズム ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： ニューロイメージング ,  神経 ,  *Markov確率場 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： PET画像セグメンテーション ,  18F-DMFP-PETデータ ,  強度正規化 ,  隠れMarkovモデル ,  Gauss分布 ,  パーキンソン病

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： Markov確率場 ,  Gauss分布 ,  PET