講演抄録/キーワード |
講演名 |
2015-03-02 11:30
肝線維化症の診断支援に向けた画像情報と検査情報の統合法の検討 ~ 血液検査情報に基づく診断への形態情報の統合 ~ ○政木勇人・横田 太・大竹義人(奈良先端大)・堀 雅敏(阪大)・岡田俊之(筑波大)・富山憲幸・佐藤嘉伸(奈良先端大) MI2014-64 |
抄録 |
(和) |
現在,臨床で肝線維化症の確定診断に用いられる肝生検は侵襲的な手法であるため,非襲的な血液検査による手法が研究されている.先行研究では,血液検査情報やCT画像から得られる肝臓の形態情報など単独の情報から肝線維化症を分類する手法が報告された.本研究では,それらの情報の統合による相補的な分類精度向上を狙い,形態情報と血液検査情報の統合法の検討を目的とした.本研究では,形態情報と血液検査情報を統合しサポートベクターマシンを構築し肝線維化症の分類を行いArea under the curve (AUC)を評価した.3-fold交差検定を100回行った結果,形態情報と血液検査情報を組み合わせた分類法の平均AUCは,0.990±0.007となり,それぞれ単独の情報による分類法より,有意に改善することを確認した(p<0.01). |
(英) |
Liver biopsy currently used for a definitive diagnosis of liver fibrosis is invasive and causes inconvenience to the patient, thus non-invasive techniques are preferable. Previous works reported classification and estimation method to diagnose liver fibrosis using information of blood test only and the liver shape only acquired from CT image, respectively. The purpose of this study was to improve classification accuracy by integrating the information of shape and blood test. In this study, we built support vector machine from integrating information of shape and blood test. We performed the classification of liver fibrosis presence and evaluated area under the curve (AUC). We conducted one hundred times 3-fold cross-validation, and founded that the average AUC is shown to be 0.990±0.007. The integration of the both information further improved the AUC significantly (p<0.01). |
キーワード |
(和) |
情報の統合 / 統計的形状モデル / サポートベクターマシン / 肝線維化症 / 血液検査 / 診断支援 / / |
(英) |
information fusion / statistical shape model / support vector machine / liver fibrosis / blood test / computer-aided diagnosis / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 114, no. 482, MI2014-64, pp. 59-62, 2015年3月. |
資料番号 |
MI2014-64 |
発行日 |
2015-02-23 (MI) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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MI2014-64 |