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講演抄録/キーワード
講演名 2014-01-27 13:30
中心方向性Local Ternary Patternを用いたマンモグラムにおける腫瘤の良悪性鑑別法の検討
村松千左子張 敏原 武史岐阜大)・遠藤登喜子名古屋医療センター)・藤田広志岐阜大MI2013-118
抄録 (和) 我々は以前よりマンモグラムにおける腫瘤の良悪性鑑別診断支援のための画像解析手法の検討を行っている.これまでの手法は腫瘤の輪郭に基づいた形状や辺縁の特徴量への依存が大きかった.しかし腫瘤辺縁の自動抽出は容易ではなく,手動抽出には時間がかかり操作者間の変動が大きい.また,これまでは診断に重要な所見の一つである腫瘤濃度の情報が特徴量に十分に反映されていなかった.そこで本研究では腫瘤を含む矩形領域より自動的に選択された領域においてテクスチャ特徴量を計算し,腫瘤の良悪性鑑別に利用する手法を検討した.テクスチャ特徴量には方向性を考慮したLocal Ternary Patternを用い,特徴量選択後,人工ニューラルネットにより識別を行った.良性腫瘤58画像,悪性腫瘤93画像を用い,Leave-one-out交差検定法により評価を行ったところ,良悪性鑑別精度はROC曲線下面積で0.82であった.提案するテクスチャ特徴量は腫瘤の良悪性鑑別に有用である可能性が示唆された. 
(英) We have been investigating an image analysis method for assisting the differential diagnosis of breast masses on mammograms. Our previous methods rely largely on shape and margin features based on the mass outlines. However, automatic determination of the mass contours can be difficult while the manual determination is time-consuming and subjected to inter-operator variation. In addition, the previous features related to mass density, which is one of the important findings in diagnosis, were considered not very useful. In this study, a new set of texture features was investigated for differentiation between benign and malignant masses. The local ternary pattern with reference to the radial direction was determined in regions automatically selected from the square regions of interest (ROIs) including masses. The usefulness of these features was evaluated with 58 benign ROIs and 93 malignant ROIs by a leave-one-out cross validation method using an artificial neural network. With the selected features, the classification performance was 0.82 in terms of the area under the receiver operating characteristic curve. The proposed texture features might be useful in the classification of benign and malignant masses on mammograms.
キーワード (和) マンモグラフィ / 腫瘤 / 良悪性鑑別 / コンピュータ支援診断 / テクスチャ解析 / / /  
(英) digital mammography / breast masses / classification / computer-aided diagnosis / local ternary patterns / texture features / /  
文献情報 信学技報, vol. 113, no. 410, MI2013-118, pp. 327-330, 2014年1月.
資料番号 MI2013-118 
発行日 2014-01-19 (MI) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード MI2013-118

研究会情報
研究会 MI  
開催期間 2014-01-26 - 2014-01-27 
開催地(和) 沖縄ぶんかテンブス館 
開催地(英) Bunka Tenbusu Kan 
テーマ(和) 計算解剖モデルに基づく診断・治療支援,医用画像処理一般 
テーマ(英) Computer Assisted Diagnosis and Therapy Based on Computational Anatomy, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2014-01-MI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 中心方向性Local Ternary Patternを用いたマンモグラムにおける腫瘤の良悪性鑑別法の検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Investigation on Classification of Benign and Malignant Masses on Mammograms by Use of Modified Local Ternary Pattern 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) マンモグラフィ / digital mammography  
キーワード(2)(和/英) 腫瘤 / breast masses  
キーワード(3)(和/英) 良悪性鑑別 / classification  
キーワード(4)(和/英) コンピュータ支援診断 / computer-aided diagnosis  
キーワード(5)(和/英) テクスチャ解析 / local ternary patterns  
キーワード(6)(和/英) / texture features  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 村松 千左子 / Chisako Muramatsu / ムラマツ チサコ
第1著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 張 敏 / Min Zhang /
第2著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 原 武史 / Takeshi Hara / ハラ タケシ
第3著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 遠藤 登喜子 / Tokiko Endo / エンドウ トキコ
第4著者 所属(和/英) 名古屋医療センター (略称: 名古屋医療センター)
Nagoya Medical Center (略称: Nagoya Medical Center)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 藤田 広志 / Hiroshi Fujita / フジタ ヒロシ
第5著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ)
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講演者
発表日時 2014-01-27 13:30:00 
発表時間 45 
申込先研究会 MI 
資料番号 IEICE-MI2013-118 
巻番号(vol) IEICE-113 
号番号(no) no.410 
ページ範囲 pp.327-330 
ページ数 IEICE-4 
発行日 IEICE-MI-2014-01-19 


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