文献

J-GLOBAL ID：201802229496122444   整理番号：18A1594239

CT患者線量データのアーカイブに適用した[OA159]クラスタ分析法【JST・京大機械翻訳】

[OA159] Cluster analysis methods applied to an archive of CT patient dose data

著者 (4件)： Rampado Osvaldo (A.O.U. Citta Della Salute e Della Scienza, Medical Physics, Turin, Italy) ,  Nava Consuelo Rubino (Universita Della Valle D’aosta, Department of Economics and Political Science, Aosta, Italy) ,  Gianusso Laura (A.O.U. Citta Della Salute e Della Scienza, Medical Physics, Turin, Italy) ,  Ropolo Roberto (A.O.U. Citta Della Salute e Della Scienza, Medical Physics, Turin, Italy)
資料名： Physica Medica  (Physica Medica)
巻： 52  号： S1  ページ： 61  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3316A  ISSN： 1120-1797  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,CT患者線量アーカイブに適用したデータマイニング技術の適用性と有効性を調べた。特に,CTスキャンの均一グループの自動抽出を提案し,患者の解剖学的変動性に関連するものと比較して,主な曝露パラメータの組み合わせによる線量指標の差異を分離した。暦年の経過にわたる線量追跡ソフトウェアで収集したCT患者線量アーカイブを考慮した。それは,技術的発生と診断活動のタイプの両方において異なる3つの装置で実行された10,000以上の検査と23000のスキャンをもたらした。階層的でない階層的クラスタリング法を,画像品質と患者の線量に関するより多くの流入パラメータを含む定量的変数の異なるセットを考慮してR環境に適用し,検査とプロトコルのテキストラベルを考慮しなかった。各装置に対する適切な数のクラスタを,系統樹と二乗のクラスタ和の範囲内で決定した。各クラスタについて要約統計を作成し,線量指標分布の異常値を分析した。病棟とk-平均法は他のクラスタリング法より効果的であった。均一走査パラメータのクラスタと主な診断応用の間の一貫した関係を見出した。5~15の範囲のクラスタの異なる最適数を3つの考慮した装置に対して個別化した。線量指標のボックスとホイスカープロットはクラスタ曝露設定の均一性を反映し,異なる線量レベルのプロトコルを迅速に同定することを可能にした。線量指標分布の異常値は,いくつかのケースにおいて,スキャンの5%に達し,それらの多くは,患者の線量増加をもたらす標準プロトコルのオペレータの変化であった。調べたデータセットの数値的関連性にもかかわらず,クラスタ化法出力の実行の迅速性と通信効率は,計算機トモグラフィーにおける放射線量の最適化のためのルーチンツールの実行可能性に対して非常に興味深い。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *患者 ,  異常値 ,  走査 ,  計算機トモグラフィー ,  系統樹 ,  最適化 ,  適応性 ,  *クラスタ分析 ,  解剖学 ,  クラスタ化 ,  *放射線量 ,  *クラスタ ,  オペレータ ,  画質
準シソーラス用語： 自動抽出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医療用機器装置  (GA05020L) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： CT ,  患者線量 ,  アーカイブ ,  クラスタ ,  分析法