抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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ヒトおよび自動化海馬セグメンテーションから計算された球面調和係数を用いて,MCI,TLEおよび健常者に罹患する患者を識別した。特に,著者らは片側TLEを考慮し,2つの海馬のそれを信頼できる分類のために優先的に用いるべきであることを検討した。望ましい分類設定は,実際の識別タスクに強く依存することを見出した。健常対照者およびMCI患者(自動化セグメンテーション技術はこれら2つのタスクで完全に失敗する)からの左側側方化TLE(TLE-L)患者を識別するためには,ヒト評価者の資格が重要であることが分かった。健常対照者とTLE-LからのTLE-R患者を識別するために,自動セグメンテーションツールは,特にいくつかのものを融合させるとき,良好な選択となる。側方化に関しては,いくつかの結果は,異なるアプローチ(例えば,左海馬で得られたより良いMCIおよびTLE-L識別)を用いた研究から得られた予測と良く一致した。これらの期待から逸脱する結果は,1つの半球で観察された補償効果によって説明される可能性があり,それによって,それ自身の構造にも影響を及ぼす。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】