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J-GLOBAL ID：202302211421118964   整理番号：23A2538328

アトラスグリッド(GAIA)に基づく解剖学的画像の肉眼特徴認識:解剖学的脳MRIの特徴を捕捉するためのアトラスと標的画像間の局所不一致の組込み【JST・京大機械翻訳】

Gross feature recognition of Anatomical Images based on Atlas grid (GAIA): Incorporating the local discrepancy between an atlas and a target image to capture the features of anatomic brain MRI

著者 (24件)： Qin Yuan-Yuan (The Russell H. Morgan Department of Radiology and Radiological Science, The Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, MD, USA) ,  Qin Yuan-Yuan (Department of Radiology, Tongji Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Hsu Johnny T. (The Russell H. Morgan Department of Radiology and Radiological Science, The Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, MD, USA) ,  Yoshida Shoko (The Russell H. Morgan Department of Radiology and Radiological Science, The Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, MD, USA) ,  Faria Andreia V. (The Russell H. Morgan Department of Radiology and Radiological Science, The Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, MD, USA) ,  Oishi Kumiko (Department of Biomedical Engineering, The Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, MD, USA) ,  Unschuld Paul G. (Department of Psychiatry and Behavioral Sciences, The Johns Hopkins University, Baltimore, MD, USA) ,  Redgrave Graham W. (Department of Psychiatry and Behavioral Sciences, The Johns Hopkins University, Baltimore, MD, USA) ,  Ying Sarah H. (The Russell H. Morgan Department of Radiology and Radiological Science, The Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, MD, USA) ,  Ying Sarah H. (F.M. Kirby Research Center for Functional Brain Imaging, Kennedy Krieger Institute, Baltimore, MD, USA) ,  Ross Christopher A. (Department of Psychiatry and Behavioral Sciences, The Johns Hopkins University, Baltimore, MD, USA) ,  van Zijl Peter C.M. (The Russell H. Morgan Department of Radiology and Radiological Science, The Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, MD, USA) ,  van Zijl Peter C.M. (F.M. Kirby Research Center for Functional Brain Imaging, Kennedy Krieger Institute, Baltimore, MD, USA) ,  Hillis Argye E. (Department of Neurology, The Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, MD, USA) ,  Hillis Argye E. (Department of Physical Medicine and Rehabilitation, The Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, MD, USA) ,  Hillis Argye E. (Department of Cognitive Science, The Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, MD, USA) ,  Albert Marilyn S. (Department of Neurology, The Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, MD, USA) ,  Albert Marilyn S. (The Johns Hopkins Alzheimer’s Disease Research Center, Baltimore, MD, USA) ,  Lyketsos Constantine G. (Department of Neurology, The Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, MD, USA) ,  Lyketsos Constantine G. (The Johns Hopkins Alzheimer’s Disease Research Center, Baltimore, MD, USA) ,  Miller Michael I. (Department of Biomedical Engineering, The Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, MD, USA) ,  Mori Susumu (The Russell H. Morgan Department of Radiology and Radiological Science, The Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, MD, USA) ,  Mori Susumu (F.M. Kirby Research Center for Functional Brain Imaging, Kennedy Krieger Institute, Baltimore, MD, USA) ,  Oishi Kenichi (The Russell H. Morgan Department of Radiology and Radiological Science, The Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, MD, USA)
資料名： NeuroImage: Clinical  (NeuroImage: Clinical)
巻： 3  ページ： 202-211  発行年： 2013年 
JST資料番号： W3179A  ISSN： 2213-1582  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： コンテンツベース画像検索(CBIR)に使用できる特徴ベクトルにT1強調脳MRIを変換する新しい方法を開発した。臨床症例における広範囲の解剖学的変動性と画像プロトコルの不一致を克服するために,著者らは,病理学的(例えば,虚血)または生理学的(発達および加齢)強度変化,ならびにアトラス画像誤レジストレーションに起因する局所強度変化を用いて,標的画像の解剖学的特徴を捉えるために,Atlas格子(GAIA)に基づく解剖学的画像の全体的特徴認識を導入した。概念実証として,GAIAを,アルツハイマー病,Huntington病,脊髄小脳失調症6型,および原発性進行性失語症の4つのサブタイプの多段階の神経解剖学的特徴のパターン認識に適用した。これらの疾患ごとに,訓練データセットに基づく特徴ベクトルを試験データセットに適用してパターン認識の精度を評価した。訓練データセットから抽出した特徴ベクトルは,選択された神経変性疾患の既知の病理学的特徴とよく一致した。全体として,試験画像の判別スコアは,これらの試験画像を正しい疾患カテゴリーに正確に分類した。典型的な疾患関連解剖学的特徴のない画像は誤分類された。提案方法は,疾患関連解剖学的特徴に基づく画像特徴抽出のための有望な方法であり,それは,患者画像を提出し,類似の解剖学的表現型を有する過去の臨床症例を検索することを可能にする。Copyright 2023 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： パターン認識 ,  表現型 ,  *画像 ,  レジストレーション【画像】 ,  虚血 ,  *解剖学 ,  Alzheimer病
準シソーラス用語： 脊髄小脳失調 ,  神経変性疾患 ,  *アトラス ,  コンテンツベース画像検索 ,  訓練データ ,  特徴ベクトル ,  *特徴認識 ,  *頭部MRI , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： アトラス ,  特徴認識 ,  アルツハイマー病 ,  ハンチントン病 ,  原発性進行性失語症 ,  脊髄小脳失調症

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (8件)： アトラス ,  グリッド ,  解剖学 ,  特徴認識 ,  脳MRI ,  捕捉 ,  標的 ,  組込み