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J-GLOBAL ID：201902226563987036   整理番号：19A0517895

拡散テンソル画像化によるデータ駆動コーパスのパーセル化法【JST・京大機械翻訳】

Data-Driven Corpus Callosum Parcellation Method Through Diffusion Tensor Imaging

著者 (5件)： Cover Giovana (Medical Image Computing Laboratory, School of Electrical and Computer Engineering, University of Campinas, Campinas, Brazil) ,  Pereira Mariana (Medical Image Computing Laboratory, School of Electrical and Computer Engineering, University of Campinas, Campinas, Brazil) ,  Bento Mariana (Radiology and Clinical Neuroscience, Hotchkiss Brain Institute, University of Calgary, Calgary, AB, Canada) ,  Appenzeller Simone (Medical Image Computing Laboratory, School of Electrical and Computer Engineering, University of Campinas, Campinas, Brazil) ,  Rittner Leticia (Rheumatology Department, Faculty of Medical Science, University of Campinas, Sao Paulo, Brazil)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 22421-22432  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： 脳梁(CC)は大脳皮質における神経線維の集合であり,半球間コミュニケーションの促進に関与する。CC構造特性は,健常人と神経変性疾患と診断された患者を研究するための必須要素として現れる。そのサイズにより,CCは通常,パーセル化として知られているより小さい領域に分割される。その分割を示す構造の中に見える目印がないので,CCパーセル化は挑戦的な仕事であり,文献で提案された方法は幾何学的またはアトラスに基づいている。本論文では,ウェーブレット変換を用いた拡散テンソル画像から抽出した拡散データに基づいて,自動データ駆動CCパーセル化法を提案した。実験は,150の画像を含むデータセットに関する3つの他のパーセル化方法の結果によって,提案した方法の解析結果を比較した。Dice係数を用いた定量的比較により,提案した方法により与えられたCC区画は,いくつかの区画に対して0,9より高い平均重なりを有し,他の区画に対しては0,6よりも低いことを示した。異なるパーセル化法を用いた場合,各区画における拡散計量値に対して得られた統計的に有意な差により,悪い重なり結果が確認された。提案した方法を,CCトラクトグラフィを用いて検証し,分析した各被験者の拡散データのみに基づいて,CCパーセル化のための非幾何学的アプローチを提案した唯一の研究であった。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 神経線維 ,  コミュニケーション ,  構造特性 ,  ウェーブレット変換 ,  *コーパス ,  大脳皮質 ,  *画像 ,  脳梁
準シソーラス用語： 被験者 ,  トラクトグラフィー ,  アトラス ,  神経変性疾患 ,  健常者 ,  *データ駆動 ,  *拡散テンソル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 拡散テンソル画像 ,  データ駆動 ,  コーパス ,  セル