Medical Imaging Technology
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33 巻 , 2 号
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研究論文
  • 垣本 晃宏, 岡田 裕之, 西澤 貞彦, 蓑島 聡, 尾内 康臣
    33 巻 (2015) 2 号 p. 41-48
    公開日: 2015/03/19
    ジャーナル フリー
    われわれは対象とする脳疾患との類似度を一つの客観的な指標値として算出する脳疾患診断支援法を考案し,アルツハイマー型認知症や軽度認知障害患者をターゲットとしてこれまでその性能を評価してきた.また,約20,000件のFDG-PET画像から重複しない約6,000名の正常被験者を厳選し,性別・年齢階層別の正常脳データベースを構築した.これら2つの技術を浜松PET診断センターのシステムに導入し,実際の臨床現場において試験的な運用を行っている.これまで約2年間・735名の検診者に対する医師の診断結果と本手法により算出される指標値とを比較したところ,感度75.6%,特異度78.1%,正診率77.8%となり,軽度認知障害患者を対象とした場合の精度と同等の精度が得られた.このように認知症の早期発見を目的とする健常者を対象とした大規模な脳検診においても,本手法の診断支援ツールとしての有用性が示された.
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  • 中野 椋介, 小橋 昌司, 倉本 圭, 若田 ゆき, 安藤 久美子, 石藏 礼一, 石川 智基, 廣田 省三, 畑 豊
    33 巻 (2015) 2 号 p. 49-57
    公開日: 2015/03/19
    ジャーナル フリー
    新生児脳疾患の計算機診断支援を目的に,アトラスモデルによるMR画像からの脳領域抽出法が提案されている.しかし,新生児は成長に伴い脳形状が大きく変形するため,単一のモデルでは不十分であり,成長に合わせて変形するモデルが必要となる.成長の指標としては年齢があるが,新生児は成長速度に個人差が大きく,年齢を基準としたモデルでは,ばらつきが大きく,鮮鋭なモデルが得られないことが予想される.本論文では,脳領域の解剖学的特徴点を用いた多様体学習により推定された脳発達度をもとにファジィ物体成長モデル(fuzzy object growth model: FOGM)を構築する.そして,FOGMを用いたファジィ連結度領域抽出法を提案し,脳領域を抽出する.提案法による抽出結果を単一のモデルでの抽出結果,年齢を基準としたFOGMによる抽出結果と比較し,抽出精度が向上していることを示す.
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講座
報告
日本医用画像工学会
編集後記
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