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J-GLOBAL ID：201802258645815426   整理番号：18A0930391

生物ルミネセンス断層撮影における多重源分解のためのハイブリッドクラスタリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A hybrid clustering algorithm for multiple-source resolving in bioluminescence tomography

著者 (7件)： Guo Hongbo (The School of Information Sciences and Technology, Northwest University, Xi’an, China) ,  Guo Hongbo (Chinese Academy of Sciences, Key Laboratory of Molecular Imaging, Institute of Automation, Beijing, China) ,  Yu Jingjing (The School of Physics and Information Technology, Shaanxi Normal University, Xi’an, China) ,  Hu Zhenhua (Chinese Academy of Sciences, Key Laboratory of Molecular Imaging, Institute of Automation, Beijing, China) ,  Yi Huangjian (The School of Information Sciences and Technology, Northwest University, Xi’an, China) ,  Hou Yuqing (The School of Information Sciences and Technology, Northwest University, Xi’an, China) ,  He Xiaowei (The School of Information Sciences and Technology, Northwest University, Xi’an, China)
資料名： Journal of Biophotonics  (Journal of Biophotonics)
巻： 11  号： 4  ページ： e201700056  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2630A  ISSN： 1864-063X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 生物発光トモグラフィーは,表面測定から内部生物発光源を位置決めし定量化するための前臨床イメージング法であり,過去10年間に急速な成長を経験した。しかし,多重ソース分解はBLTにおける挑戦課題のままである。本研究では,再構成結果に基づく教師なしパターン認識問題として扱い,親和性伝搬(AP)とK平均の利点を組み合わせた新しいハイブリッドクラスタリングアルゴリズムを開発し,複数のソースを自動的に同定した。さらに,クラスタリング解析を一般的な多重ソース再構成フレームワークに組み込んだ。それは,ターゲットの数を提供することなく,安定した再構成と正確な分解結果を提供することができる。4T1 luc2マウスモデルに関する数値シミュレーションとin vivo実験を行い,多重ソース分解における提案方法の性能を評価した。有望な結果は,前臨床BLT応用における著者らの方法の有意な有効性と可能性を示す。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： in vivo実験 ,  再構成 ,  画像処理 ,  親和性 ,  シミュレーション ,  *多重化 ,  *クラスタ化 ,  パターン認識 ,  *トモグラフィー ,  高速度 ,  *生物ルミネセンス ,  光源
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  マウスモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 生物発光トモグラフィー ,  ハイブリッドクラスタリングアルゴリズム ,  in vivo光学イメージング ,  多重源分解

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 生物ルミネセンス ,  断層撮影 ,  多重 ,  分解 ,  クラスタリングアルゴリズム