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J-GLOBAL ID：202002230811519910   整理番号：20A0144065

甲状腺癌イメージングのためのL_pスパース性正則化による時間領域拡散光トモグラフィー【JST・京大機械翻訳】

Time-domain diffuse optical tomography with l_p sparsity regularization for thyroid cancer imaging

著者 (8件)： Okawa Shinpei (National Defense Medical College (Japan)) ,  Mimura Tetsuya (Hamamatsu Univ. School of Medicine (Japan)) ,  Fujii Hiroyuki (Hokkaido Univ. (Japan)) ,  Kawaguchi Hiroshi (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (Japan)) ,  Tanikawa Yukari (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (Japan)) ,  Machida Manabu (Hamamatsu Univ. School of Medicine (Japan)) ,  Okada Eiji (Keio Univ. (Japan)) ,  Hoshi Yoko (Hamamatsu Univ. School of Medicine (Japan))
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 11074  ページ： 1107407-4  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 拡散光学トモグラフィー(DOT)は,生物学的媒体の表面で測定された光強度からの画像再構成を介して,吸収と散乱係数のような光学的性質の分布を画像化する。光学特性の変化は組織の条件を反映する。従って,DOT画像は他のモダリティから得られない情報を提供し,医療診断に有用である。本研究では,甲状腺癌診断へのDOTの応用を検討した。超音波技術は通常甲状腺癌診断のために行われている。しかし,甲状腺腺腫からろ胞癌を区別することは困難である。光学特性は診断に役立つ可能性がある。再構成画像のl_pノルム(0<p<2)を最小化する正則化を採用する画像再構成アルゴリズムを開発した。画像を時間分解測定データから再構成した。画像再構成の数値シミュレーションを試みた。数値シミュレーションは,開発したアルゴリズムが媒質中の光学的性質の変化を画像化できることを実証した。さらに,数値的ネックファントムの画像再構成をシミュレーションした。甲状腺癌領域は成功裏に再建された。開発したアルゴリズムは甲状腺癌を画像化する可能性があることを示した。COPYRIGHT SPIE. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像再構成 ,  *正則化 ,  光学的性質 ,  媒質 ,  *甲状腺腫瘍 ,  再構成 ,  *甲状腺 ,  ノルム ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  再構成アルゴリズム ,  モダリティ ,  画像化 ,  *光トモグラフィー ,  *拡散光トモグラフィー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 甲状腺 ,  癌イメージング ,  スパース性 ,  正則化 ,  時間領域 ,  拡散光トモグラフィー