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J-GLOBAL ID:201902229007790903   整理番号:19A2607986

線条体形態に基づくパーキンソン病の支援診断【JST・京大機械翻訳】

Assisted Diagnosis of Parkinsonism Based on the Striatal Morphology
著者 (5件):
資料名:
巻: 29  号:ページ: 1950011  発行年: 2019年 
JST資料番号: W0880A  ISSN: 0129-0657  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: シンガポール (SGP)  言語: 英語 (EN)
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パーキンソニズムは線条体ドーパミンの進行性消失により特徴付けられる臨床症候群である。その診断は,可能なドーパミン欠乏の可視化を可能にするDaTSCAN神経画像のような神経画像データにより通常確認される。過去10年間に,データの視覚検査に固有の主観性を除いて,DaTSCAN神経画像を自動的に分析するための多数のコンピュータシステムが提案されている。本研究では,DaTSCANデータからモデル化された線条体領域のサイズと形状を用いてパーキンソニア患者と対照被験者を分離するための機械学習に基づくコンピュータシステムを提案した。最初に,適応閾値化に基づくアルゴリズムを用いて,線条体を分割した。次に,この領域を脳半球分割に従って2つに分割し,ボリュームから抽出した152の測度とその3つの可能な2次元射影により特性化した。その後,Bhattacharyya距離を用いて最小識別測度を捨て,最後に神経画像カテゴリーをサポートベクトルマシン分類器により推定した。この方法を189DaTSCAN神経画像を用いてデータセットを用いて評価し,94%以上の精度率を得た。この速度は,特徴として各線条体ボクセルの強度を用いる以前の手法で得られたものよりも優れている。Copyright 2019 World Scientific Publishing Company All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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