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J-GLOBAL ID：202002257180542580   整理番号：20A0818925

MRIに基づくAlzheimer病とてんかんの自動同定【JST・京大機械翻訳】

Automatic Identification of Alzheimer’s Disease and Epilepsy Based on MRI

著者 (6件)： Zhang Xijue (University of Electronic Science and Technology of China, China) ,  Li Wanling (West China Hospital, Sichuan University, China) ,  Shen Wangshu (University of Electronic Science and Technology of China, China) ,  Zhang Lin (West China Hospital, Sichuan University, China) ,  Pu Xiaorong (University of Electronic Science and Technology of China, China) ,  Chen Lei (West China Hospital, Sichuan University, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICTAI  ページ： 614-620  発行年： 2019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： アルツハイマー病(AD)とてんかんは,神経学における一般的な慢性疾患である。ある割合のAD患者はてんかん合併症を有することが見出されている。構造的磁気共鳴画像(MRI)のような神経画像診断は,ADおよびてんかんの病理学の評価に有用であることが証明されている。自動MRI同定に関するコンピュータ支援診断(CAD)は,両疾患の診断において医師を支援するために適用できる。本論文では,ADに関する同定の性能,Epilepsyを合併したAD,および異なるMRI脳組織と特徴抽出法に基づくEpilepyについて調査した。17人のAD患者,てんかんを合併した17人のAD患者,15人のてんかん患者,および西中国病院,四川大学からの10人の健常対照被験者を研究した。各MRIに対していくつかの前処理段階を行い,灰白質(GM)および白質(WM)組織ボクセルを得た。主成分分析(PCA)と部分最小二乗(PLS)を採用して,特徴を抽出した。患者と健常対照者の3つのクラスを,サポートベクトルマシン(SVM)によって別々に区別した。性能を,k-折畳み交差検証戦略によって評価した。PCAによるGMとWM組織の組合せに関するアプローチは,ADに対して87.41%,83.7%,および75.2%の精度で,てんかんを合併したADおよびてんかん同定に対して,それぞれ,最適な性能を示した。その精度は,それぞれ,87.41%,83.7%および75.2%であった。著者らの提案したアプローチは,それらの臨床ルーチンにおける医師支援における臨床意思決定支援ツールとして有意な可能性を有するように見える。Copyright 2020 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： *Alzheimer病 ,  計算機診断 ,  *てんかん ,  白質 ,  主成分分析 ,  特徴抽出 ,  意思決定支援システム ,  部分最小二乗法 ,  前処理 ,  灰白質 ,  サポートベクトルマシン ,  合併症 ,  ボクセル
準シソーラス用語： 被験者 ,  脳組織 , 【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 (4件)： MRI ,  Alzheimer病 ,  てんかん ,  同定