Medical Imaging Technology
Online ISSN : 2185-3193
Print ISSN : 0288-450X
36 巻 , 2 号
  • Hidetaka ARIMURA, Mazen SOUFI
    2018 年 36 巻 2 号 p. 81-89
    発行日: 2018年
    公開日: 2018/03/30
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    Medicine is moving toward “personalized medicine,” which is a novel concept for cancer treatment and prevention that takes into account individual variability (patient or tumor heterogeneity) in genes, lifestyle and environment for each person. However, there are several issues in the personalized medicine such as invasive biopsy, high cost and slow throughput for examination of gene mutations. Further, since tumors are heterogeneous, a small part of a tumor obtained by a single biopsy could not be reliable for the personalized medicine, and thus it could be difficult to carry out the personalized medicine in the cancer treatment. Therefore, radiomics concept has emerged for solving the issues and performing the “practical” personalized medicine. Radiomics is a novel field, which massively and comprehensively analyzes a large amount of medical images, and extracts mineable data that can make it possible to perform the personalized medicine. In this review paper, the authors describe what radiomics is, what radiomics can do, how to perform radiomics, advantages and disadvantages of radiomics, and the future of radiomics in cancer treatment.
  • 畠野 和裕, 村上 誠一, 植村 知規, 陸 慧敏, タン ジュークイ, 金 亨燮, 青木 隆敏
    2018 年 36 巻 2 号 p. 90-95
    発行日: 2018年
    公開日: 2018/03/30
    ジャーナル 認証あり
    骨のおもな疾患として,骨粗しょう症が挙げられる.骨粗しょう症に対する画像診断は有効であるが,類似した低骨量を呈する画像も多く,画像診断における客観性や再現性の問題がある.そこで本稿では,指骨computed radiography(CR)画像から骨粗しょう症の自動識別手法を提案する.提案手法では,深層畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)を用いた識別器を構築し,骨粗しょう症有無の識別を行う.DCNNの学習および識別には,CR画像から3種類の画像を作成し,各指骨領域内部からROIを抽出後,この3種類のROIをR,G,Bチャンネルに割り当て生成した疑似カラー画像を用いる.実験では,101症例に対し提案手法を適用し,真陽性率(TPR):75.5[%],偽陽性率(FPR):13.9[%]という結果を得た.