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J-GLOBAL ID：201902255156424061   整理番号：19A1000685

教師なしクラスタリング手法によるCT患者線量データベースの分析【JST・京大機械翻訳】

Analysis of a CT patient dose database with an unsupervised clustering approach

著者 (4件)： Rampado O. (S.C. Fisica Sanitaria, A.O.U. Citta della Salute e della Scienza, Corso Bramante 88/90, 10126 Turin, Italy) ,  Gianusso L. (S.C. Fisica Sanitaria, A.O.U. Citta della Salute e della Scienza, Corso Bramante 88/90, 10126 Turin, Italy) ,  Nava C.R. (Universita della Valle D’Aosta, Department of Economics and Political Science, Strada Cappuccini 2A, 11100 Aosta, Italy) ,  Ropolo R. (S.C. Fisica Sanitaria, A.O.U. Citta della Salute e della Scienza, Corso Bramante 88/90, 10126 Turin, Italy)
資料名： Physica Medica  (Physica Medica)
巻： 60  ページ： 91-99  発行年： 2019年 
JST資料番号： W3316A  ISSN： 1120-1797  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： 本研究では,コンピュータ断層撮影(CT)線量登録アーカイブからの関連情報を抽出するためのクラスタ分析技術の実行の利点を調べた。3つのCTシステムから収集された約12,000の検査と29,000の単一スキャンから成るCT患者線量データベースを調査した。データベースを,線量指標の定義における装置と参照ファントムに従って6つのサブセットに分割した。階層的(単一,平均,および完全連鎖,Ward)および階層的(K-平均)クラスタリング法をRソフトウェアを用いて実行した。各CTシステムに対する適切な数のクラスタを,系統樹,二乗のクラスタ和,およびクラスタ含有量を分析することによって決定した。各クラスタについて要約統計を作成し,線量指標分布の異常値を調べた。病棟クラスタ化は,各群に対する走査パラメータの最も一般的な組み合わせを同定した。各CT装置システムのクラスタの最適数は5~15の範囲であった。主な診断応用を各クラスタから抽出した。各クラスタの線量指標分布の異常値分析は,患者用量の増加をもたらす潜在的不適切な設定を明らかにした。CT患者線量アーカイブに適用されるクラスタリング法は,現在使用されている曝露パラメータの主な組み合わせの迅速で効果的な概観と,プロトコルラベルおよび/または研究記述が均一でない場合の線量指標分布に対する結果を提供する。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： プロトコル ,  部分集合 ,  *データベース ,  *ヒト ,  *クラスタ ,  クラスタ分析 ,  異常値 ,  系統樹 ,  走査 ,  *放射線量 ,  最適化 ,  計算機トモグラフィー ,  ソフトウェア ,  ファントム ,  クラスタ化
準シソーラス用語： 病棟 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 患者線量アーカイブ ,  クラスタ分析 ,  CTプロトコル最適化 ,  異常値解析

分類 (2件)： 人体の汚染及び防止  (MB02020Z) ,  放射線を利用した診断  (GC04020K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 教師なしクラスタリング ,  手法 ,  CT ,  患者線量 ,  データベース ,  分析