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J-GLOBAL ID：201902227154967205   整理番号：19A2116326

MRIからのテクスチャ特徴を用いた膀胱癌の病理学的等級付けの評価【JST・京大機械翻訳】

Assessment of Pathological Grading of Bladder Cancer Using Texture Features from MRI

著者 (6件)： Zhou Zhe (Department of Radiology, China-Japan Union Hospital of JILIN University, Changchun, jilin Province, China) ,  Liu Lin (Department of Radiology, China-Japan Union Hospital of JILIN University, Changchun, jilin Province, China) ,  Xue Kaiming (Department of Radiology, China-Japan Union Hospital of JILIN University, Changchun, jilin Province, China) ,  Ma Yue (Department of Radiology, China-Japan Union Hospital of JILIN University, Changchun, jilin Province, China) ,  Liu Jiayan (Department of Radiology, China-Japan Union Hospital of JILIN University, Changchun, jilin Province, China) ,  Zhang Mengchao (Department of Radiology, China-Japan Union Hospital of JILIN University, Changchun, jilin Province, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICMA  ページ： 1333-1337  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 【目的】膀胱の尿路上皮癌の病理学的グレードを区別する際のMRからのテクスチャー特徴の価値を調査する。【方法】術後病理学によって確認された膀胱癌患者からの合計108の病変を遡及的に分析し,高悪性尿路上皮癌(HGUG)の60症例および低悪性尿路上皮癌(LGUC)の48症例を含んだ。すべての患者は,同じ走査パラメータでルーチンMRI検査を受けた。T2強調画像上の病変を,対応する関心体積(VOI)を抽出するために,2人の放射線科医によってITK-Snnapソフトウェア上で描写した。A.K.(人工知能キット)ソフトウェアをテクスチャ抽出のために使用し,最小絶対収縮と選択演算子(LASSO)回帰を用いて,10倍交差検証の方法で画像特徴を選択し,次元を減少させた。その後,スパイス法を用いて,冗長除去により画像特徴を凝縮した。ロジスティック多重回帰相関分析を実施し,特性パラメータの診断効率を,受信者動作特性曲線(AUC)下の面積を用いて分析した。【結果】:HGUC群とLGUC群の間の7つの最適特徴をスクリーニングし,2つのヒストグラム特徴(Query0.025,歪度),および5つのGLCM特徴(GLCMEntropy_angle45_オフセット7,GLCMEntropy_angle0_オフセット7,LongRunx Eangle45_オフセット7)を含み,試験群のAUCは0.955であり,両方とも良好な診断決定点にあった。【結論】T2強調画像からの組織特徴は,効果的に低および高悪性膀胱癌の間の差を反映することができる。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： ソフトウェア ,  画像特性 ,  オフセット ,  ヒストグラム ,  *等級づけ ,  *膀胱 ,  多重回帰分析 ,  冗長性 ,  *膀胱腫瘍 ,  人工知能 ,  走査 ,  診断
準シソーラス用語： 同時生起行列 ,  *質感 ,  病巣 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (6件)： MRI ,  テクスチャ特徴 ,  膀胱癌 ,  病理学 ,  等級付け ,  評価