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【24h】

自己組織化マップを用いた複数MRI画像からの腫瘍診断支援システムの開発

机译:利用自组织地图从多个MRI图像开发肿瘤诊断支持系统

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摘要

MRI画像における腫瘍の検出は,周囲軟部組織とのコントラストが必ずしも高くないため,熟練が要求される.本研究では,複数のMRI画像間の相関関係を客観的·自動的に構築し,腫瘍抽出を支援するシステムの開発を試みた.まず,3種類(Gd造影,T_1強調,T_2強調)のMRI画像の画素値から自己組織化マップの学習を行い,3種類の画像の相関に従って分布したマップを作成する.次に,このマップに対しクラスタリングを行い,事前に決めた数のクラスタに分類し,その結果を原画像に反映させ,MRIクラスタリング画像を作成する.最後に,腫瘍の含まれるクラスタに対して再分類を行い,擬陽性部位を除去し抽出精度を高めた.本手法を10例のがh患者のMRl画像に適用したところ,8例で腫瘍を他の部位とは異なるクラスタとして分類でき,本手法が腫瘍自動抽出に有用であることが示唆された.
机译:需要技能,因为MRI图像中的肿瘤的检测不一定与周围的软组织形成对比。在这项研究中,我们试图开发一种理幽地构建多个MRI图像与支持肿瘤提取之间的相关性的系统。首先,从三种类型的MRI图像的像素值学习自组织地图(GD成像,T_1增强,T_2增强),并且根据三种类型的图像的相关来创建分布式地图。接下来,对该映射执行群集,分为预定数量的簇,并且结果反映在原始图像中,并且创建MRI群集图像。最后,对含有肿瘤的簇进行重新分类,除去伪阳性位点,提高提取精度。当该方法应用于H患者的MRL图像时,建议肿瘤可以作为与其他患者不同的簇分类,并且该方法可用于肿瘤自动提取。

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