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J-GLOBAL ID：202202265966191021   整理番号：22A0551094

マルチパラメトリック磁気共鳴イメージングデータを用いたボクセル状前立腺癌分類のためのBayes空間モデル【JST・京大機械翻訳】

Bayesian spatial models for voxel-wise prostate cancer classification using multi-parametric magnetic resonance imaging data

著者 (5件)： Jin Jin (Division of Biostatistics, School of Public Health, University of Minnesota, Minneapolis, Minnesota, USA) ,  Zhang Lin (Division of Biostatistics, School of Public Health, University of Minnesota, Minneapolis, Minnesota, USA) ,  Leng Ethan (Department of Biomedical Engineering, University of Minnesota, Minneapolis, Minnesota, USA) ,  Metzger Gregory J. (Department of Radiology, Center for Magnetic Resonance Research, University of Minnesota, Minneapolis, Minnesota, USA) ,  Koopmeiners Joseph S. (Division of Biostatistics, School of Public Health, University of Minnesota, Minneapolis, Minnesota, USA)
資料名： Statistics in Medicine  (Statistics in Medicine)
巻： 41  号： 3  ページ： 483-499  発行年： 2022年 
JST資料番号： A1551A  ISSN： 0277-6715  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マルチパラメトリック磁気共鳴イメージング(mpMRI)は前立腺癌(PCa)の検出においてますます重要な役割を果たす。多重mpMRIパラメータにおける情報を結合することにより,自動PCa検出のための様々なコンピュータ支援検出アルゴリズムを提案した。しかし,各前立腺内のボクセル間相関と患者全体の不均一性を含むmpMRIの特異的特徴があり,完全には探索されていないが,適切に利用すればPCa検出を改善する可能性がある。本論文では,mpMRIデータにおける空間相関と患者間不均一性を説明するボクセルワイズPCa分類のための新しいBayesアプローチを提案した。空間相関のモデリングは,データの極端な高次元のために挑戦的であり,最近傍Gauss過程(NNGP),縮小ランク近似,およびMatern共分散を有するGauss過程に近似する条件付き自己回帰(CAR)モデルに基づいた3つのスケーラブルなアプローチを提案する。著者らのシミュレーション研究は,空間的相関と患者間不均一性を適切にモデル化することが,PCa分類をかなり改良できることを示した。in vivoデータへの適用は,分類が考慮された3つの空間モデリング手法によって改善されるが,一方,患者間不均一性のモデリングは,さらに著者らの分類器を改善しないことを示す。提案したモデルの中で,NNGPベースのモデルを,その高い分類精度と計算効率を与えて推薦した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  回帰分析 ,  分類 ,  *前立腺 ,  Gauss過程 ,  共分散 ,  近似法 ,  多重化 ,  高次元 ,  *NMRイメージング ,  CAE【計算機】 ,  *前立腺腫瘍 ,  *ボクセル
準シソーラス用語： 計算効率 ,  検出アルゴリズム ,  自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Bayes階層モデリング ,  マルチパラメトリックMRI ,  多重画像空間モデリング ,  最近傍Gauss過程 ,  ボクセルごとのPCa分類

分類 (2件)： 泌尿生殖器の腫よう  (GM04000S) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 磁気共鳴イメージング ,  ボクセル ,  前立腺癌 ,  分類 ,  空間モデル