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J-GLOBAL ID：201802291291341885   整理番号：18A0509746

乳癌検出のための対側非対称性:CADxアプローチ【Powered by NICT】

Contralateral asymmetry for breast cancer detection: A CADx approach

著者 (13件)： Celaya-Padilla Jose M. (CONACyT - Universidad Autonoma de Zacatecas, Zacatecas, Mexico) ,  Guzman-Valdivia Cesar H. (CONACyT - Universidad Autonoma de Zacatecas, Zacatecas, Mexico) ,  Galvan-Tejada Carlos E. (Unidad Academica de Ingenieria Electrica, Universidad Autonoma de Zacatecas, Zacatecas, Mexico) ,  Galvan-Tejada Jorge I. (Unidad Academica de Ingenieria Electrica, Universidad Autonoma de Zacatecas, Zacatecas, Mexico) ,  Gamboa-Rosales Hamurabi (Unidad Academica de Medicina Humana y Ciencias de la Salud, Universidad Autonoma de Zacatecas, Zacatecas, Mexico) ,  Garza-Veloz Idalia (Unidad Academica de Medicina Humana y Ciencias de la Salud, Universidad Autonoma de Zacatecas, Zacatecas, Mexico) ,  Martinez-Fierro Margarita L. (Unidad Academica de Medicina Humana y Ciencias de la Salud, Universidad Autonoma de Zacatecas, Zacatecas, Mexico) ,  Cid-Baez Miguel A. (Unidad Academica de Medicina Humana y Ciencias de la Salud, Universidad Autonoma de Zacatecas, Zacatecas, Mexico) ,  Martinez-Torteya Antonio (Universidad de Monterrey, San Pedro Garza Garcia, Nuevo Leon, Mexico) ,  Martinez-Ruiz Francisco J. (Unidad Academica de Ingenieria Electrica, Universidad Autonoma de Zacatecas, Zacatecas, Mexico) ,  Luna-Garcia Huizilopoztli (Unidad Academica de Ingenieria Electrica, Universidad Autonoma de Zacatecas, Zacatecas, Mexico) ,  Moreno-Baez Arturo (Unidad Academica de Ingenieria Electrica, Universidad Autonoma de Zacatecas, Zacatecas, Mexico) ,  Nandal Amita (University of Science and Information Technology, Ohrid, Macedonia)
資料名： Biocybernetics and Biomedical Engineering  (Biocybernetics and Biomedical Engineering)
巻： 38  号： 1  ページ： 115-125  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3437A  ISSN： 0208-5216  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 早期発見は乳癌の効果的な治療のための基礎事項とマンモグラフィー検診は早期乳癌発生を検出するための医療コミュニティで使用される最も一般的なツールである。スクリーニング乳房X線写真を,二種類の標準ビューを用いた両乳房の画像を含み,ビュー当りの反対側の非対称性は乳癌の検出における重要な特徴である。しかし,大部分の自動検出アルゴリズムはそれを考慮に入れない。本研究では,乳癌の危険にさらされた健常な被験者及び被験者間で識別できることが計算機支援診断システムへのこの非対称性情報を組み込むための方法論を提案した。は賢明な非対称性を測定する特徴が,主題的を発生させた。簡単に言えば,方法論は,左右の乳房X線写真をCo登録,画像特徴を抽出し,主題的特徴に融合すると,被験者を分類した。本研究では,ディジタル乳房撮影を用いたアナログ,もう1群は一二の独立したデータベースからの152名の被験者を用いた方法論を検証した。0.738と0.767の受信者動作特性曲線,および23.10と9.00の診断オッズ比下面積を達成した。添加では,提案した方法は,乳房癌,放射線科医の画像待ち行列の再スケジューリングにおける支援の確率,発展途上国における最も重要な問題により,被験者をランク付けするための可能性を持っている。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： X線写真 ,  乳房 ,  早期診断 ,  コミュニティ ,  データベース ,  スクリーニング ,  等級づけ ,  画像 ,  発展途上国 ,  *乳房腫瘍 ,  *非対称性 ,  画像特性
準シソーラス用語： ROC曲線 ,  計算機支援診断システム ,  被験者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 乳腺癌 ,  対側 ,  CADx ,  機械学習 ,  検出 ,  非対称に

分類 (2件)： 腫ようの診断  (GE03020J) ,  リハビリテーション  (GB06000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 乳癌検出 ,  非対称性