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フラクタル次元を用いた小児頭部MR画像からの皮質形成異常度推定法

机译:基于分形维数的小儿头部MR图像皮质发育异常估计方法

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摘要

小児における難治性てんかんの原因の約8割は大脳皮質形成異常によるものである.現在,皮質形成異常部位の特定には硬膜下電極を用いた手法が用いられているが侵襲性が高く,非侵襲であるMR画像を用いた手法が求められている.しかし,MR画像上での皮質形成異常の画像特徴は未だ明らかではなく,皮質形成異常部位の自動検出法も未だ確立されていない.本論文では,大脳表面のフラクタル次元を特徴量として用い,サポートベクターマシンを用いて皮質形成異常度を推定する手法を提案する.本手法を3例の被験者に適用した結果,平均感度94.3%,平均特異度84.5%,平均有効度87.2%で皮質形成異常領域を検出できた.
机译:儿童难治性癫痫的病因中约有80%是由于大脑皮层发育不良所致。当前,使用硬膜下电极的方法被用于识别皮质发育异常的部位,但是需要使用具有高侵入性和非侵入性的MR图像的方法。但是,尚未明确MR图像上的皮质发育不良的图像特征,还没有建立针对皮质发育异常部位的自动检测方法。在本文中,我们提出了一种使用支持​​向量机将大脑表面的分形维数作为特征量来估计皮质发育不良程度的方法。将这种方法应用于3位受试者的结果是,可以检测到皮质发育异常区域,平均灵敏度为94.3%,平均特异性为84.5%,平均有效率为87.2%。

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