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J-GLOBAL ID：201902279109775808   整理番号：19A1203027

組織型の存在確率を用いたMRI脳画像からのアルツハイマー病および健常被験者の分類【JST・京大機械翻訳】

Classification of Patients with Alzheimer’s Disease and Healthy Subjects from MRI Brain Images Using the Existence Probability of Tissue Types

著者 (5件)： Oishi Kota (Yamagata University) ,  Fuse Hiroki (Yamagata University) ,  Maikusa Norihide (National Center of Neurology and Psychiatry) ,  Fukami Tadanori (Yamagata University) ,  Initiative Japanese Alzheimer’s Disease Neuroimaging (Japanese Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SCIS-ISIS  ページ： 1035-1038  発行年： 2018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： 本研究では,種々の組織型の存在確率を用いて,脳磁気共鳴画像(MRI)に基づくアルツハイマー病(AD)患者および健常被験者(HS)の分類の有効性を検討した。この方法は,脳画像の画像セグメンテーションにより得られた存在確率を用いて,2つの時間点間の脳構造変化を4つの領域型に定量的に評価する:灰白質(GM),白質(WM),脳脊髄液(CSF)および背景。2つの点における確率の間の線形関係を仮定して,確率変化(CPCs)を反映する16の係数を含む4つの・4行列を得た。著者らは,特徴としてCPCsを用いて,10人のAD患者と10人のHSの分類を行った。背景に対応するCPCsを除いて,3種類の特徴を試験した:すべての9つのCPCs,構造的保存を反映する対角CPCs,および萎縮のような構造変化を示す6つの非対角CPCs。9つのCPCsは,平均精度(77%)に関して最高の性能を示したが,非対角CPCsを特徴として用いたとき,最大精度は95%であり,最初と最後の時点における画像を比較した。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： 髄液 ,  *画像 ,  有効性 ,  灰白質 ,  白質 ,  *Alzheimer病 ,  NMRイメージング ,  線形性
準シソーラス用語： 構造変化 ,  脳構造 ,  画像セグメンテーション ,  *被験者 ,  *脳画像 ,  *組織型 , 【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 (7件)： 組織型 ,  存在確率 ,  MRI ,  脳画像 ,  アルツハイマー病 ,  被験者 ,  分類