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J-GLOBAL ID：202102254858486654   整理番号：21A2899777

多発性硬化症におけるFLAIR-hyperintense白質病変検出のための自動化ツール【JST・京大機械翻訳】

An automated tool for detection of FLAIR-hyperintense white-matter lesions in Multiple Sclerosis

著者 (14件)： Schmidt Paul (Department of Neurology, Technische Universitaet Muenchen, Munich, Germany) ,  Schmidt Paul (Department of Statistics, Ludwig-Maximilians-University, Munich, Germany) ,  Gaser Christian (Department of Psychiatry, Friedrich-Schiller-University, Jena, Germany) ,  Gaser Christian (Department of Neurology, Friedrich-Schiller-University, Jena, Germany) ,  Arsic Milan (Department of Neurology, Technische Universitaet Muenchen, Munich, Germany) ,  Buck Dorothea (Department of Neurology, Technische Universitaet Muenchen, Munich, Germany) ,  Forschler Annette (Department of Neuroradiology, Technische Universitaet Muenchen, Munich, Germany) ,  Berthele Achim (Department of Neurology, Technische Universitaet Muenchen, Munich, Germany) ,  Hoshi Muna (Department of Neurology, Technische Universitaet Muenchen, Munich, Germany) ,  Ilg Ruediger (Department of Neurology, Technische Universitaet Muenchen, Munich, Germany) ,  Schmid Volker J. (Department of Statistics, Ludwig-Maximilians-University, Munich, Germany) ,  Zimmer Claus (Department of Neuroradiology, Technische Universitaet Muenchen, Munich, Germany) ,  Hemmer Bernhard (Department of Neurology, Technische Universitaet Muenchen, Munich, Germany) ,  Muehlau Mark (Department of Neurology, Technische Universitaet Muenchen, Munich, Germany)
資料名： NeuroImage  (NeuroImage)
巻： 59  号： 4  ページ： 3774-3783  発行年： 2012年 
JST資料番号： W3139A  ISSN： 1053-8119  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多発性硬化症(MS)において,磁気共鳴映像法(MRI)におけるT2高信号白質(WM)病変の検出は,早期疾患における診断および予後予測のための重要な基準になった。自動化病変検出は時間とコスト有効性に関して望ましいだけでなく,ユーザバイアスを最小化するための必要条件も構成する。ここでは,三次元(3D)勾配エコー(GRE)T1強調と3テスラ(T)でのFLAIR画像を必要とする自動病変検出のためのアルゴリズムを開発し,評価した。本ツールは,T1強調画像からの灰白質(GM)およびWMならびに脳脊髄液(CSF)の3つの組織クラスを決定し,次に,病変信念として解釈される異常値を検出するために各組織クラスのFLAIR強度分布を決定した。次に,保存的病変信念を,自由病変信念に向けて拡大した。この目的のために,隣接ボクセルを解析し,ある条件下で病変に割り当てた。これは,さらなるボクセルが病変に割り当てられないまで反復的に行われる。ここでは,WMまたはGMに属する尤度を,病変に属する尤度に対して重み付けした。著者らは,異なる病変容積を有する53名のMS患者で,後頭蓋窩病変を有する10名の患者と,同じ3Tスキャナ(Achieva,Philips,オランダ)でスキャンされた18名の対照被験者において,著者らのアルゴリズムを評価した。手動追跡(FLAIRスライス厚から6mmまでは0.93以上のR2値)によって決定された病変と良好な一致を見出した。これらの結果は,従来のFLAIR配列と3D GRE T1強調配列に基づく他のプロトコルからのデータによる検証を必要とする。しかし,著者らのツールは,FLAIR-高強度病変の迅速かつ信頼できるセグメンテーションを可能にし,基礎研究および臨床試験における病変の定量化を単純化するかもしれないと信じる。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *自動化 ,  簡素化 ,  セグメンテーション ,  髄液 ,  走査装置 ,  *白質 ,  異常値 ,  三次元 ,  NMRイメージング ,  *多発性硬化症 ,  ボクセル
準シソーラス用語： 被験者 ,  *FLAIR ,  尤度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 病変セグメンテーション ,  FLAIR ,  多発性硬化症 ,  ボクセルベースの形態計測

分類 (1件)： 神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多発性硬化症 ,  FLAIR ,  白質病変 ,  自動化 ,  ツール