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首页> 外文期刊>Medical imaging technology >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
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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：利用自组织图从多个MRI图像开发肿瘤诊断支持系统

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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例のがん患者の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：在MRI图像上检测肿瘤需要技巧，因为与周围软组织的对比度并不总是很高。在这项研究中，我们尝试开发一种客观，自动构建多个MRI图像之间相关性并支持肿瘤提取的系统。首先，从三种类型的MRI图像（Gd对比度，T_1强调和T_2强调）的像素值中学习自组织图，并创建根据这三种类型图像的相关性分布的图。接下来，对该地图执行聚类，将其分类为预定数量的聚类，并将结果反映在原始图像中以创建MRI聚类图像。最后，将包含肿瘤的簇重新分类，并去除假阳性位点以提高提取精度。当将这种方法应用于10例癌症患者的MR1图像时，在8例病例中，肿瘤可被分类为与其他部位不同的簇，这表明该方法可用于自动肿瘤提取。

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