ウェーブレットベース記述とSVM分類によるDCE-MRIシーケンスにおけるHCC検出のための並列フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Pavan Ana L. M.; Benabdallah Marwa; Lebre Marie-Ange; de Pina Diana Rodrigues; Jaziri Faouzi; Vacavant Antoine; Mtibaa Achraf; Ali Hawa Mohamed; Grand-Brochier Manuel; Rositi Hugo; Magnin Benoit; Abergel Armand; Chabrot Pascal

文献

J-GLOBAL ID：202002242807614571 整理番号：20A1866140

ウェーブレットベース記述とSVM分類によるDCE-MRIシーケンスにおけるHCC検出のための並列フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A parallel framework for HCC detection in DCE-MRI sequences with wavelet-based description and SVM classification

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資料名：
号： SAC ’18 ページ： 14-21 発行年： 2018年
JST資料番号： D0698C 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)

本論文では,DCE-MRI(動的コントラスト増強MRI)配列内の肝臓HCC(Hepato-Cellular carcinoma)腫瘍を検出するための完全なフレームワークを提案した。このシステムは,ウェーブレットベースの記述子で局所パッチを記述するため,これらの肝臓画像シーケンス(造影剤注入後の時間に依存する)の異なる位相を採用した。SVM(Support Vector Machine)ベースの分類を用いて,著者らは病理学的ものから健康なパッチを識別することができる。さらに,並列画像処理戦略により,このシステムが将来のコンピュータ支援診断ツールとして利用できるように,実行時間を大幅に削減できる。著者らの実験は,著者らの貢献がHCC検出のための正確なシステムであり,患者の小さなコホートを有するが,処理すべき画像データの高い体積を表すことを示した。本研究は,より大きな患者コホートに対する複雑なHCC症例を検出するためのより深い研究を行うことを奨励する。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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医用画像処理 , 図形・画像処理一般

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