頭部MR画像における多発性硬化症のコンピュータ支援診断システムの開発

DOI Web Site PubMed 被引用文献1件 参考文献9件
  • 立永 謹
    広島国際大学大学院医療・福祉科学研究科医療工学専攻
  • 日浦 友樹
    独立行政法人労働者健康福祉機構中国労災病院
  • 川下 郁生
    広島国際大学保健医療学部診療放射線学科
  • 大倉 保彦
    広島国際大学大学院医療・福祉科学研究科医療工学専攻
  • 石田 隆行
    大阪大学大学院医学系研究科保健学専攻

書誌事項

タイトル別名
  • Development of a Computer-aided Diagnostic System for Detecting Multiple Sclerosis Using Magnetic Resonance Images
  • トウブ MR ガゾウ ニ オケル タハツセイ コウカショウ ノ コンピュータ シエン シンダン システム ノ カイハツ

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説明

It is of key importance to be able to evaluate the temporal changes seen in multiple sclerosis (MS) lesions in terms of location, shape, and area for estimating MS progression. The purpose of our study was to develop an automated method for detecting potential MS regions based on three types of brain magnetic resonance (MR) images: T1- and T2-weighted images, and fluid attenuated inversion-recovery (FLAIR) images. The brain regions were segmented based on a tri-linear interpolation technique and k-mean clustering technique. True positive regions and false positive regions were classified from three types of MR images using a support vector machine (SVM). We applied our proposed method to 60 slices of 20 MS cases. As a result, the sensitivity for detection of MS regions was 81.8%, with 14.1% false positives per true positive. This method should prove useful for the diagnosis of multiple sclerosis.

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