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Visible Human画像を用いたラクナ梗塞と血管周囲腔拡大の分類法

机译:使用可见人体形象的Lacuna梗死和血管环境扩展的分类方法

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摘要

無症候性ラクナ梗塞の存在は後に起こり得る重篤な脳梗塞との関係が示唆されているために,MR画像においてラクナ梗塞を検出することは重要である.しかし,すべてのラクナ梗塞を正確に検出することは血管周囲腔拡大との鑑別がしばしば困難なために難しい.本研究では,病変の解剖学的位置情報を考慮することによって従来のCADシステムを改良した.解剖学的位置情報は,Visible Human Prqjectの低温切開片画像をレジストレーションにおける参照画像として用いることで得た.抽出された病変から解剖学的位置情報,形状,T_1強調画像,T_2強調画像の信号強度に関する画像特徴量を計測し,それらを入力としたニューラルネットワークによってラクナ梗塞と血管周囲腔拡大を鑑別した.実験の結果,ROC曲線以下の面積は0.932であった.したがって,本手法はラクナ梗塞と血管周囲腔拡大の鑑別に有用であると考えられる.
机译:在MR图像中检测LECUNA梗死是重要的,因为随着无症状的乳房子梗死的存在表明与严重脑梗死的关系。然而,精确地检测所有LELUNA梗塞才是困难的,因为它通常难以区分血管周围膨胀。在这项研究中,我们通过考虑病变的解剖位置信息来改进传统的CAD系统。通过使用可见人Prqject的低温切割片图像作为参考图像作为参考图像获得解剖位置信息。从提取的损伤,测量了关于解剖位置信息的信号强度的图像特征量,测量形状,T_1突出显示的图像和T_2高质量图像,并且通过神经网络输入区分血管腔扩展为输入。作为实验的结果,ROC曲线以下的面积为0.932。因此,该方法被认为是可用于辨别内酯梗死和血管周长扩张的方法。

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