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講演抄録/キーワード
講演名 2020-01-29 09:45
精神・神経疾患の診断支援に向けた白質神経線維の形状類似性に基づくdata-drivenなクラスタリング手法
神谷実花奥畑志帆小林哲生京大MI2019-66
抄録 (和) 現在,精神疾患および神経疾患を客観的なデータや画像に基づいて診断する方法が必要とされており,拡散MRIを用いた白質神経線維解析による研究が進められている.本研究では,カルマンフィルタを用いたマルチテンソルトラクトグラフィ(UKF tractography)によって全脳白質を対象として再構成した白質神経線維をその形状の類似性に基づき分類することで,自動的に代表的な白質神経線維束をクラスタリングする方法を提案した.これにより,より多くの線維の皮質接続性を識別することが可能となり,従来の線維束よりも細分化された状態で線維束を評価することで様々な精神・神経疾患の病態解明と診断支援につながると期待される. 
(英) (Available after conference date)
キーワード (和) 拡散MRI / 白質 / クラスタリング / tractography / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 399, MI2019-66, pp. 5-10, 2020年1月.
資料番号 MI2019-66 
発行日 2020-01-22 (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 MI2019-66

研究会情報
研究会 MI  
開催期間 2020-01-29 - 2020-01-30 
開催地(和) 沖縄県青年会館 
開催地(英) OKINAWAKEN SEINENKAIKAN 
テーマ(和) 医用画像工学一般 
テーマ(英) Medical Image Engineering, Analysis, Recognition, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2020-01-MI 
本文の言語 日本語(英語タイトルなし) 
タイトル(和) 精神・神経疾患の診断支援に向けた白質神経線維の形状類似性に基づくdata-drivenなクラスタリング手法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英)  
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 拡散MRI /  
キーワード(2)(和/英) 白質 /  
キーワード(3)(和/英) クラスタリング /  
キーワード(4)(和/英) tractography /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 神谷 実花 / Mika Kamiya / カミヤ ミカ
第1著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 奥畑 志帆 / Shiho Okuhata / オクハタ シホ
第2著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 小林 哲生 / Tetsuo Kobayashi / コバヤシ テツオ
第3著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
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講演者
発表日時 2020-01-29 09:45:00 
発表時間 10 
申込先研究会 MI 
資料番号 IEICE-MI2019-66 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.399 
ページ範囲 pp.5-10 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-MI-2020-01-22 


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