乳房腫瘍モデルデータベースの[OA216]開発【JST・京大機械翻訳】

Bliznakova Kristina; Buliev Ivan; Bosmans Hilde; Russo Paolo; Mettivier Giovanni; Bliznakov Zhivko

文献

J-GLOBAL ID：201802241451470496 整理番号：18A1594275

乳房腫瘍モデルデータベースの[OA216]開発【JST・京大機械翻訳】

[OA216] Development of breast tumours models database

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著者 (6件)： , , , , ,
資料名：
巻： 52 号： S1 ページ： 82 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)

著者らは,形状計算機ベースの乳房腫瘍において,セグメント化され数学的にモデル化された現実の両方を有する研究者を提供することを意図した,最大のBreast Tumber Modelのデータベースの開発と現状を提示する。データベースは,ルーチンの患者検査または専用の科学実験から収集された不規則な形状の乳癌の様々な3D画像を含んでいる。それはまた,模擬腫瘍モデルの画像を含む。患者画像から乳癌の3D形状を抽出するために,悪性および良性病変と診断された患者からの60の断層合成セットについて,自家開発および良く評価されたセグメンテーションアルゴリズムを適用した。さらに,CTシステムでスキャンした3乳房切除症例を追加した。このアルゴリズムは,一連の画像処理操作と,ユーザからの最小相互作用による領域成長技術を含み,病変の領域を発見し,セグメント化する。モデル化された計算乳房腫瘍は異なるアプローチに従って生成され,またデータベースに保存される。データベースにおける各記録は関連情報,例えばボクセルサイズと分解能,マトリックスサイズ,幾何学的中心などにより支持される。現在,最大画像データベースは,3D患者乳房合成画像のセグメンテーションによって得られた68のユニークな乳癌モデルを含んでいる。生検標本の3DマイクロCT画像のセグメンテーションによって得られた8つのモデル;そして,数学的アルゴリズムに基づく20のモデル。腫瘍モデルの応用は,専用のソフトウェアツール(例えば,BreastSimulatorツール)により生成された計算的に生成された健康な乳房ファントムにそれらを挿入することである。得られた複合計算乳房モデルを用いて,3D乳房画像技術における乳房腫瘍の可視性を研究した。このアプローチにより,複数のシナリオの実装と限定された数のケースを実現することができ,これらは,乳房画像技術のさらなるソフトウェアモデリングと研究に使用できる。データベースインタフェイスはWebベース,すなわちプラットフォーム独立,ユーザフレンドリーで,最大プロジェクト完了後にインターネットを通して自由にアクセスできるようにした。開発されたデータベースは,研究者のための画像データ源として役立ち,既存のまたは新たに開発された画像診断法の助けを借りて,乳房画像診断および早期乳癌検出に関して研究されている。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

腫ようの診断 , 医用画像処理

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