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J-GLOBAL ID：202202261802825060   整理番号：22A0652081

子宮頸癌のスクリーニングにおける組織分類アルゴリズム下のマルチスペクトル画像【JST・京大機械翻訳】

Multispectral Image under Tissue Classification Algorithm in Screening of Cervical Cancer

著者 (4件)： Wang Pei (Department of Gynaecology, Hebei Provincial People’s Hospital, Shijiazhuang 050051, Hebei, China) ,  Wang Shuwei (Department of Gynaecology, Chengde Hospital of Traditional Chinese Medicine, Chengde 067000, Hebei, China) ,  Zhang Yuan (Department of Gynaecology, Hebei Provincial People’s Hospital, Shijiazhuang 050051, Hebei, China) ,  Duan Xiaoyan (Department of Gynaecology, Hebei Provincial People’s Hospital, Shijiazhuang 050051, Hebei, China)
資料名： Journal of Healthcare Engineering (Web)  (Journal of Healthcare Engineering (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7772A  ISSN： 2040-2295  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： 本研究の目的は,子宮頸癌の早期臨床診断の効率と精度を改善し,子宮頚癌のスクリーニングにおけるマルチスペクトルイメージングと組み合わせた組織分類アルゴリズムの適用を調査することであった。子宮頸癌が疑われた50人の患者を選択した。最初に,マルチスペクトルイメージング技術を用いて,従来の白色光波帯,狭帯域緑色光波帯および狭帯域青色光波帯の下の50人の患者の頸部組織のマルチスペクトル画像を収集した。第2に,収集したマルチスペクトル画像を融合して,次に,組織分類アルゴリズムを使用して,病変のない頸部組織と病変を有する頸部組織の間の差異に従って,病気領域をセグメント化した。マルチバンドスペクトル融合画像のコントラストと他の特性の違いは,疾患検査の結果と比較される疾患領域を分割する。平均勾配,標準偏差(SD),および画像エントロピーを採用して画像品質を評価し,感度と特異性を選択して,議論された方法の臨床応用価値を評価した。融合スペクトル画像は病変のない画像と比較され,明らかな差があり,融合マルチスペクトル画像は0.7549のコントラストを示し,それは融合前(0.4716)より高く,統計的差異([数式:原文を参照])を示した。組織分類アルゴリズムによって支援されたマルチスペクトル画像の平均勾配,SD,および画像エントロピーは,それぞれ2.0765,65.2579,および4.974であり,統計的差異([数式:原文を参照])を示した。3つの報告された指標と比較して,本研究のアルゴリズムの値はより高かった。組織分類アルゴリズムによるマルチスペクトル画像の感度と特異性は,それぞれ85.3%と70.8%であり,それはアルゴリズムのない画像のものより大きかった。それは,組織分類アルゴリズムによって支援されたマルチスペクトル画像が,効果的に子宮頚癌を選別することができ,病変域と非病変領域から頸部組織を迅速に,効率的に,そして安全にセグメント化できることを示した。セグメンテーション結果は医師の疾患検査と同じであり,高い臨床応用価値を示した。これは,子宮頸癌の早期スクリーニングと診断における組織分類アルゴリズムによって支援されたマルチスペクトルイメージング技術の臨床応用のための効果的参照を提供した。Copyright 2022 Pei Wang et al. 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 ,  エントロピー ,  コントラスト ,  セグメンテーション ,  画像処理 ,  *画像 ,  *スペクトル画像 ,  画像技術 ,  狭帯域 ,  *スクリーニング ,  *子宮頚部腫瘍
準シソーラス用語： *多重スペクトル ,  *マルチスペクトル画像 ,  *分類アルゴリズム ,  臨床応用 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 腫ようの診断  (GE03020J)

引用文献 (21件)：

• C. González de Villaumbrosia, J. Martínez Peromingo, J. Ortiz Imedio, T. Álvarez de Espejo Montiel, L. García-Puente Suárez, I. Navas Clemente, S. Morales Cubo, L. E. Cotano Abad, Y. Suárez Sánchez, S. Torras Cortada, C. Oñoro Algar, C. Palicio Martínez, C. Plaza Nohales, R. Barba Martín, "Implementation of an algorithm of cohort classification to prevent the spread of COVID-19 in nursing homes," Journal of the American Medical Directors Association, vol. 21, no. 12, pp. 1811-1814, 2020.
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• A. P. Twinanda, J. Marescaux, M. de Mathelin, N. Padoy, "Classification approach for automatic laparoscopic video database organization," International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, vol. 10, no. 9, pp. 1449-1460, 2015.
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タイトルに関連する用語 (5件)： 子宮頸癌 ,  スクリーニング ,  組織 ,  分類アルゴリズム ,  マルチスペクトル画像