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J-GLOBAL ID：202002270769438224   整理番号：20A2520289

前立腺癌検出のための経直腸超音波画像に関するテクスチャ特徴に基づく分類【JST・京大機械翻訳】

Texture Feature-Based Classification on Transrectal Ultrasound Image for Prostatic Cancer Detection

著者 (6件)： Huang Xiaofu (College of Engineering, Huaqiao University, Quanzhou 362021, China) ,  Chen Ming (Zhangzhou Affiliated Hospital of Fujian Medical University, Zhangzhou 363000, China) ,  Liu Peizhong (College of Engineering, Huaqiao University, Quanzhou 362021, China) ,  Liu Peizhong (Collaborative Innovation Center for Application Technology of Maternal and Infant Health Services, Quanzhou Medical College, Quanzhou 362022, China) ,  Du Yongzhao (College of Engineering, Huaqiao University, Quanzhou 362021, China) ,  Du Yongzhao (Collaborative Innovation Center for Application Technology of Maternal and Infant Health Services, Quanzhou Medical College, Quanzhou 362022, China)
資料名： Computational and Mathematical Methods in Medicine (Web)  (Computational and Mathematical Methods in Medicine (Web))
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7693A  ISSN： 1748-670X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 前立腺癌は男性における最も一般的な癌の一つである。前立腺癌の早期検出は治療成功の鍵である。超音波イメージングは前立腺癌の早期検出のための最も適切な方法の1つである。超音波画像は癌病変を示すことができるが,主観的解釈は正確でない。そこで,悪性腫瘍の可能性を評価するために,画像処理による前立腺組織の特性化を目的とした経直腸超音波画像解析法を提案した。最初に,入力画像を光学密度変換によって前処理した。次に,局所二値化とGaussMarkov確率場を用いてテクスチャ特徴を抽出し,線形結合を実行した。最後に,融合テクスチャ特徴を分類のためにSVM分類装置に提供した。本方法を,病院から得た342の経直腸超音波画像のデータセットに適用し,精度は70.93%,感度は70.00%,特異性は71.74%であった。実験結果は,非癌組織からある程度まで癌組織を区別することが可能であることを示した。Copyright 2020 Xiaofu Huang et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 前処理 ,  *前立腺 ,  *直腸 ,  画像処理 ,  男性 ,  *超音波画像 ,  キャラクタリゼーション ,  *前立腺腫瘍 ,  吸光度
準シソーラス用語： 悪性腫瘍 ,  線形結合 ,  特異性 ,  二値化 ,  腫瘍組織 ,  *テクスチャ特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 泌尿生殖器の診断  (GM02000E) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

引用文献 (38件)：

• W. Chen, K. Sun, R. Zheng, H. Zeng, S. Zhang, C. Xia, Z. Yang, H. Li, X. Zou, J. He, National Office for Cancer Prevention and Control, National Cancer Center/Cancer Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College, "Cancer incidence and mortality in China, 2014," Chinese Journal of Cancer Research, vol. 30, no. 1, pp. 1-12, 2018.
• R. L. Siegel, K. D. Miller, A. Jemal, "Cancer statistics, 2019," CA: A Cancer Journal for Clinicians, vol. 69, no. 1, pp. 7-34, 2019.
• R. Llobet, J. Perezcortes, A. Toselli, A. Juan, "Computer-aided detection of prostate cancer," International Journal of Medical Informatics, vol. 76, no. 7, pp. 547-556, 2007.
• S. Loeb, W. J. Catalona, "Prostate-specific antigen in clinical practice," Cancer Letters, vol. 249, no. 1, pp. 30-39, 2007.
• G. S. Sandhu, G. L. Andriole, "Overdiagnosis of prostate cancer," Journal of the National Cancer Institute Monographs, vol. 2012, no. 45, pp. 146-151, 2012.

タイトルに関連する用語 (5件)： 前立腺癌 ,  直腸 ,  超音波画像 ,  テクスチャ特徴 ,  分類