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J-GLOBAL ID：201802250592767186   整理番号：18A0503366

機械学習を用いたMR画像からの転移性脳腫瘍の分類に関する一検討

A note on classification of brain metastases from MR images based on machine learning

著者 (9件)： 菅田健斗 (北大 大学院情報科学研究科) ,  小川貴弘 (北大 大学院情報科学研究科) ,  長谷山美紀 (北大 大学院情報科学研究科) ,  THA Khin Khin (北大 病院 放射線診断科) ,  THA Khin Khin (国際連携研究教育局 量子医理工学グローバルステーション) ,  工藤與亮 (北大 病院 放射線診断科) ,  工藤與亮 (国際連携研究教育局 量子医理工学グローバルステーション) ,  白土博樹 (北大 大学院医学研究院 放射線科学分野) ,  白土博樹 (国際連携研究教育局 量子医理工学グローバルステーション)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 117  号： 431(ITS2017 61-83)  ページ： 311-314  発行年： 2018年02月08日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では,magnetic resonance(MR)ima...

シソーラス用語： *医用画像 ,...
準シソーラス用語： MR画像 ,...

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分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

引用文献 (12件)：

• S. Terae et al., ′′Contrast-enhanced flair imaging in combination with pre- and postcontrast magnetization transfer T1-weighted imaging: Usefulness in the evaluation of brain metastases,′′ Journal of Magnetic Resonance Imaging, vol. 25, no. 3, pp. 479-487,2007.
• A. Yoshida et al., ′′Detection of brain metastases by 3-dimensional magnetic resonance imaging at 3T: Comparison between T1-weighted volume isotropic turbo spin echo acquisition and 3-dimensional T1-weighted fluid-attenuated inversion recovery imaging,′′ Journal of computer assisted tomography, vol. 37, no. 1, pp. 84-90,2013.
• J. Liu et al., ′′A survey of MRI-based brain tumor segmentation methods,′′ Tsinghua Science and Technology, vol. 19, no. 6, pp. 578-595, 2014.
• E.-S. A. El-Dahshan et al., ′′Computer-aided diagnosis of human brain tumor through MRI: A survey and a new algorithm,′′ Expert systems with Applications, vol. 41, no. 11, pp. 5526-5545,2014.
• B. H. Menze et al., ′′The multimodal brain tumor image segmentation benchmark (BRATS),′′ IEEE trans. on Medical Imaging, vol. 34, no. 10, pp. 1993-2024,2015.

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  MR画像 ,  転移性脳腫瘍 ,  分類