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J-GLOBAL ID：202102272785690971   整理番号：21A1193699

マルチスペクトルT1wとT2w MRイメージングを用いた教師なしファジィC平均クラスタリング技術に基づく自動前立腺セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Automated Prostate Gland Segmentation Based on an Unsupervised Fuzzy C-Means Clustering Technique Using Multispectral T1w and T2w MR Imaging

著者 (9件)： Rundo Leonardo (Dipartimento di Informatica, Sistemistica e Comunicazione (DISCo), Universita degli Studi di Milano-Bicocca, Viale Sarca 336, Milano 20126, Italy) ,  Rundo Leonardo (Istituto di Bioimmagini e Fisiologia Molecolare-Consiglio Nazionale delle Ricerche (IBFM-CNR), Contrada Pietrapollastra-Pisciotto, Cefalu (PA) 90015, Italy) ,  Militello Carmelo (Istituto di Bioimmagini e Fisiologia Molecolare-Consiglio Nazionale delle Ricerche (IBFM-CNR), Contrada Pietrapollastra-Pisciotto, Cefalu (PA) 90015, Italy) ,  Russo Giorgio (Istituto di Bioimmagini e Fisiologia Molecolare-Consiglio Nazionale delle Ricerche (IBFM-CNR), Contrada Pietrapollastra-Pisciotto, Cefalu (PA) 90015, Italy) ,  Russo Giorgio (Azienda Ospedaliera per l’Emergenza Cannizzaro, Via Messina 829, Catania 95126, Italy) ,  Garufi Antonio (Azienda Ospedaliera per l’Emergenza Cannizzaro, Via Messina 829, Catania 95126, Italy) ,  Vitabile Salvatore (Dipartimento di Biopatologia e Biotecnologie Mediche (DIBIMED), Universita degli Studi di Palermo, Via del Vespro 129, Palermo 90127, Italy) ,  Gilardi Maria Carla (Istituto di Bioimmagini e Fisiologia Molecolare-Consiglio Nazionale delle Ricerche (IBFM-CNR), Contrada Pietrapollastra-Pisciotto, Cefalu (PA) 90015, Italy) ,  Mauri Giancarlo (Dipartimento di Informatica, Sistemistica e Comunicazione (DISCo), Universita degli Studi di Milano-Bicocca, Viale Sarca 336, Milano 20126, Italy)
資料名： Information (Web)  (Information (Web))
巻： 8  号： 2  ページ： 49  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7203A  ISSN： 2078-2489  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 前立腺癌の診断,治療,および病期診断では前立腺画像分析は困難である。臨床診療において,磁気共鳴映像法(MRI)は,その形態学的および機能的能力のためにますます使用されている。しかし,マルチスペクトルMRIデータ上の前立腺の手動検出と描写は,現在,時間拡大とオペレータ依存手順である。効率的な計算機支援セグメンテーション手法は,まだこれらの問題に対処することができないが,むしろそうする可能性を持っている。本論文では,マルチスペクトルT1強調(T1w)とT2強調(T2w)MRI解剖学的データ処理を可能にするファジィC-平均(FCM)クラスタリングアルゴリズムに基づく新しい自動前立腺MR画像セグメンテーション法を提案した。教師なしマシン学習技術を用いたこの手法は,前立腺を効果的にセグメント化するのを助ける。前立腺癌の疑いがある合計21人の患者を本研究に登録した。ボリュームベースメトリック,空間重複ベースメトリックスおよび空間距離ベースメトリックを用いて,専門家の放射線科医によって手動で描かれた金標準境界に関して得られたセグメンテーション結果の精度を定量的に評価した。提案したマルチスペクトルセグメンテーション法をT2wまたはT1w MR画像のみに適用した同じ処理パイプラインと比較した。マルチスペクトル法は,モノパラメトリックのものよりかなり優れ,T2wとT1wイメージングだけで,それぞれ81.90±6.49と82.55±4.93に関して,平均Dice類似性係数90.77±1.75を達成した。T2wとT1w MR画像構造情報の併用は,T1w MRIで前立腺の均一な灰色出現を利用することによって前立腺のセグメンテーションを有意に増強する。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  金 ,  *セグメンテーション ,  オペレータ ,  *前立腺 ,  *画像処理 ,  *クラスタ化 ,  データ処理 ,  解剖学 ,  画像分析 ,  NMRイメージング ,  前立腺腫瘍 ,  モルフォロジー
準シソーラス用語： *多重スペクトル ,  クラスタリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 自動セグメンテーション ,  マルチスペクトルMRイメージング ,  前立腺 ,  前立腺癌 ,  教師なし機械学習 ,  ファジィC平均クラスタリング

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

引用文献 (76件)：

• American Cancer Society, Cancer Facts and Figures 2016. Available online: http://www.cancer.org/acs/groups/content/@research/documents/document/acspc-047079.pdf (accessed on 23 January 2017).
• Siegel, R.L.; Miller, K.D.; Jemal, A. Cancer statistics, 2016. CA Cancer J. Clin. 2016, 66, 7-30.
• Liu, X.; Langer, D.L.; Haider, M.A.; Yang, Y.; Wernick, M.N.; Yetik, I.S. Prostate cancer segmentation with simultaneous estimation of Markov random field parameters and class. IEEE Trans. Med. Imaging 2009, 28, 906-915.
• Roethke, M.; Anastasiadis, A.G.; Lichy, M.; Werner, M.; Wagner, P.; Kruck, S.; Claussen, C.D.; Stenzl, A.; Schlemmer, H.P.; Schilling, D. MRI-guided prostate biopsy detects clinically significant cancer: Analysis of a cohort of 100 patients after previous negative TRUS biopsy. World J. Urol. 2012, 30, 213-218.
• Heidenreich, A.; Aus, G.; Bolla, M.; Joniau, S.; Matveev, V.B.; Schmid, H.P.; Zattoni, F. EAU guidelines on prostate cancer. Eur. Urol. 2008, 53, 68-80.

タイトルに関連する用語 (8件)： マルチスペクトル ,  MRイメージング ,  教師 ,  ファジィ ,  平均 ,  クラスタリング ,  前立腺 ,  セグメンテーション