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J-GLOBAL ID：202102278343241269   整理番号：21A0288785

軟部組織技術に基づく大規模人工ニューラルネットワークを用いた肺癌の検出【JST・京大機械翻訳】

The detection of lung cancer using massive artificial neural network based on soft tissue technique

著者 (2件)： Rajagopalan Kishore (Department of Electronics and Communication Engineering (ECE), Kamaraj college of engineering and technology (Autonomous), Virudhunagar, India) ,  Babu Suresh (Department of Electronics and Communication Engineering (ECE), Kamaraj college of engineering and technology (Autonomous), Virudhunagar, India)
資料名： BMC Medical Informatics and Decision Making (Web)  (BMC Medical Informatics and Decision Making (Web))
巻： 20  号： 1  ページ： 1-13  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7433A  ISSN： 1472-6947  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： 提案した計算機支援検出(CAD)方式は,微妙なノジュール認識中の主要な課題に直面している。しかし,放射線科医は肺癌の初期には微妙な結節に気づきておらず,一方,提案したCAD方式はX線画像を用いて非微妙な結節を認識する。このような問題は,肺セグメント化X線画像からのMANN(質量人工ニューラルネットワーク)ベースの軟組織技術の作成によって解決された。軟組織画像は特徴除去と分類のための結節候補を認識する。X線画像は,放射線技術(JSRT)画像集合の日本社会を用いてダウンロードされる。この画像セットは233画像(140の結節X線画像と93の正常X線画像)を含む。結節の平均サイズは17.8mmであり,コンピュータ断層撮影(CT)画像で検証した。30%(42/140)異常は,微妙な結節を表し,放射線科医により5段階(非常に微妙な,観察可能,比較的観察可能)に分割される。軟組織技術のない提案したCADスキームは,画像当たり2.5の偽陽性を有する66.42%(93/140)の感度と66.76%の精度を達成した。軟組織技術を利用して,肋骨および鎖骨に重複した多くの結節が同定されている(感受性は72.85%(102/140),精度は1つの偽陽性率において72.96%)。特に,提案したCADシステムは,微妙な結節(感度が14/42=33.33%,精度が33.66%)のサポートにおける感度と精度を決定し,ソフト組織技術のないCAD(感度が13/423.95%,精度が30.97%)方式よりも統計的に高い。提案したCADスキームは,非常に最小の偽陽性率を達成し,感度と特異性の改善による癌認識のサポートにおける有望な技術である。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： セグメンテーション ,  *ニューラルネットワーク ,  感受性 ,  団塊 ,  計算機械 ,  鎖骨 ,  X線画像 ,  *軟部組織 ,  *肺腫瘍 ,  計算機トモグラフィー
準シソーラス用語： 誤検出 ,  放射線科医 ,  CADシステム ,  特異性 ,  偽陽性率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： X線 ,  感度 ,  肺癌 ,  微妙な ,  精度

分類 (1件)： 呼吸器の診断  (GI02000S)

引用文献 (56件)：

• Prev Med Rep; Cancer information needs according to cancer type: A content analysis of data from Japan’s largest cancer information website; T Okuhara, H Ishikawa, A Urakubo, M Hayakawa, C Yamaki, T Takayama, T Kiuchi; 12; 2018; 248-252; citation_id=CR1
• Brian Tzung PJ, Julien MD. “Lung Cancer Screening”, Medical Management of the Thoracic Surgery. Patient. 2010:197-200.
• American Cancer Society Complete Guide to Complementary and Alternative Cancer Therapies; 2002; CR3; citation_publisher=American Cancer Society
• Cancer survival by stage at diagnosis for England; 2019; citation_id=CR4
• Lancet; Early lung cancer action project: Overall design and findings from baseline screening; CI Henschke, DI McCauley, DF Yankelevitz, DP Naidieh, G McGuinness, OS Miettinen, DM Libby, MW Pasmantier, J Koizumi, NK Altorki, JP Smith; 354; 1999; 99-105; 10.1016/S0140-6736(99)06093-6; citation_id=CR5

タイトルに関連する用語 (4件)： 軟部組織 ,  大規模 ,  人工ニューラルネットワーク ,  肺癌