機械学習を用いた認知症自動鑑別におけるFDG-PET画像とMR画像の比較

王小宇; 坂田宗之; 石井賢二; 木村裕一; 我妻慧; 石橋賢士; 豊原潤; 矢田紀子; 眞鍋佳嗣

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機械学習を用いた認知症自動鑑別におけるFDG-PET画像とMR画像の比較

机译：利用机器学习对FDG-PET图像和MR图像进行痴呆症自动识别的比较

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認知症の診断や対策には，アルツハイマー型，前頭側頭型などの鑑別診断が不可欠である．本研究では，脳FDG-PET画像など医用画像の機械学習を用いた自動鑑別による診断支援を目的としている．本発表では，FDG-PET画像から得られる糖代謝低下の情報とMR画像から得られる脳萎縮の情報をそれぞれ用いた場合の識別精度について比較した結果を報告する．

机译：对于痴呆的诊断和对策，诸如阿尔茨海默氏型和额颞叶型的鉴别诊断是必不可少的。这项研究的目的是通过使用机器学习医学图像（例如大脑FDG-PET图像）的机器学习来通过自动判别来支持诊断。在本演示中，我们报告当使用从FDG-PET图像获得的有关葡萄糖代谢下降的信息和从MR图像获得的关于脑萎缩的信息时，比较判别准确性的结果。

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来源
《電子情報通信学会技術研究報告. 医用画像. Medical Imaging》 |2016年第393期|共2页
作者
王小宇; 坂田宗之; 石井賢二; 木村裕一; 我妻慧; 石橋賢士; 豊原潤; 矢田紀子; 眞鍋佳嗣;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 jpn
中图分类通信理论;
关键词
FDG-PET; MRI; サポートベクターマシン（SVM）; ミニメンタルステート検査（MMSE）; 認知症;

机译：FDG-PET;MRI;支持向量机（SVM）;最小状态测试（MMSE）;痴呆;
入库时间 2022-08-19 11:35:49

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1. 機械学習を用いた認知症自動鑑別におけるFDG-PET画像とMR画像の比較 [J] . 王小宇, 坂田宗之, 石井賢二, 電子情報通信学会技術研究報告. 医用画像. Medical Imaging . 2016,第393期

机译：利用机器学习对FDG-PET图像和MR图像进行痴呆症自动识别的比较
2. 原著論文編論文要旨水環境におけるふん便指標細菌である大腸菌は，環境中で再増殖することが知られており，指標細菌としての妥当性が懸念されている。そこで本研究では，下水処理水が流入する小河川において，下水処理水の流入•混合後の流下過程における大腸菌数の変化について調査した。大腸菌のフラックスは，上流地点と下水処理水の合計量よりも.その下流地点において増大する傾向を示した。また，下流地点の底質で高密度の大腸菌数が検出された。そこで，パルスフィールド-ゲル電気泳動法によって大腸菌の遺伝子型の類似性を評価したところ，上流の河川水，河床付着物，ならびに底質から単離した大腸菌において遺伝子型の一致する株が確認された。以上のことから，下水処理水の影響を強く受ける小河川では，大腸菌が河床の付着物や底質に生残•蓄積しており，再増殖する可能性も否定できないことが示唆された。河川における大腸菌数によるふん便汚染評価の解釈には，留意する必要がある。 [J] . 水環境学会誌 . 2018,第3期

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