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J-GLOBAL ID：202002281909849726   整理番号：20A0669240

リアルタイムコンピュータ支援子宮頸癌スクリーニングのためのコントラスト強調スナップショット狭帯域イメージング法【JST・京大機械翻訳】

Contrast-Enhancing Snapshot Narrow-Band Imaging Method for Real-Time Computer-Aided Cervical Cancer Screening

著者 (3件)： Yi Dingrong (College of Mechanical Engineering and Automation, Huaqiao University, Xiamen, China) ,  Kong Linghua (School of Mechanical and Automative Engineering, Fujian University of Technology, Fuzhou, China) ,  Zhao Yanli (College of Mechanical Engineering and Automation, Huaqiao University, Xiamen, China)
資料名： Journal of Digital Imaging  (Journal of Digital Imaging)
巻： 33  号： 1  ページ： 211-220  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4566A  ISSN： 0897-1889  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 子宮頚部前癌病変と癌のin situの組成は,健常組織と異なりヘモグロビンが豊富である。本研究では,スナップショット狭帯域イメージング(SnBi)により健康な組織と病的組織の間のコントラストを増強するためにこの差異を利用することを目的とした。ヘモグロビンの特徴的な吸収/反射ピークの波長を中心とする4つの狭帯域画像を,カスタム設計したSnBiビデオカメラによりゼロ時間遅れで捕捉した。次に,これらのスペクトル画像を,正常と異常組織の間のコントラストを強化するために,単一の複合画像にリアルタイムで融合した。最後に,ユークリッド距離アルゴリズムを用いて,組織を臨床的意味のある組織型に分類した。2つの前臨床実験を行い,提案した方法を検証した。実験結果は,通常の白色光画像(WLI)と比較して,SnBi生成画像における異なるグレードの病的組織間のコントラストが実際に増強されることを示した。コンピュータ支援分類精度は,SnBiと従来のWLI法による金標準組織病理診断結果と比較して,それぞれ100%と50%であった。さらに,in situにおける健康組織,頚部前癌領域,および癌の間の境界輪郭は,SnBiにおいて自動的に描写することができる。提案したSnBi法は高速で,Pentium1.6GHzラップトップ上の11fps以上の明瞭な境界輪郭を持つ自動診断結果を生成した。したがって,提案されたSnBiは,定期的な頚部スクリーニングプログラムの範囲を世界的に拡大し,生検サンプル収集および正確な子宮頸癌治療のような生ガイド手術に対して非常に重要である。Copyright The Author(s) 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *子宮頚部腫瘍 ,  アルゴリズム ,  金 ,  スペクトル画像 ,  ビデオカメラ ,  波長 ,  *CAE【計算機】 ,  生検 ,  ヘモグロビン ,  前癌状態 ,  *コントラスト ,  計算機診断 ,  白色光
準シソーラス用語： *スナップショット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： コントラスト強調 ,  子宮頚癌スクリーニング ,  スナップショット狭帯域イメージング ,  コンピュータ支援診断 ,  Euclid距離アルゴリズム ,  光学的生検

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (6件)： リアルタイム ,  コンピュータ支援 ,  子宮頸癌スクリーニング ,  コントラスト強調 ,  スナップショット ,  狭帯域イメージング