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マルチデテクタCT画像におけるコンピュータを用いたTracheal Bronchusの自動検出アルゴリズムの開発
http://hdl.handle.net/2297/24670
http://hdl.handle.net/2297/24670e8eb7378-b98d-4a5b-aae7-a894ccf50471
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Item type | 学術雑誌論文 / Journal Article(1) | |||||
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公開日 | 2017-10-03 | |||||
タイトル | ||||||
タイトル | マルチデテクタCT画像におけるコンピュータを用いたTracheal Bronchusの自動検出アルゴリズムの開発 | |||||
タイトル | ||||||
タイトル | Computer-aided detection of tracheal bronchus in multi-detector computed tomography images | |||||
言語 | en | |||||
言語 | ||||||
言語 | jpn | |||||
資源タイプ | ||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
資源タイプ | journal article | |||||
著者 |
武村, 哲浩
× 武村, 哲浩× 鈴木, 正行× 奥村, 悠祐 |
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提供者所属 | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | 金沢大学医薬保健研究域保健学系 | |||||
書誌情報 |
医用画像情報学会雑誌 = Japan Society of Imaging and Information Sciences in Medicine 巻 23, 号 40, p. 116-119, 発行日 2006-01-01 |
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ISSN | ||||||
収録物識別子タイプ | ISSN | |||||
収録物識別子 | 0910-1543 | |||||
NCID | ||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||
収録物識別子 | AN10156808 | |||||
出版者 | ||||||
出版者 | 医用画象情報学会 | |||||
抄録 | ||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||
内容記述 | Tracheal bronchus(TB) is a rare bronchial anomaly, which should be non-invasively diagnosed in chest computed tomography(CT) images. However, it can remain undetected because of its low frequency. A small tool to detect this anomaly in chest CT images will be useful to reduce the incidence of cases in which it goes undetected. We developed a scheme for detection of tracheal bronchus consisting of a two-dimensional rule-based scheme that indicates a slice including TB. Criteria applied to identify tracheal bronchus are : in the slice 1) the trachea region is split into two or more regions, and the area of the larger of the largest two regions is four or more times that of the smaller region, and 2) the circularity of the trachea region is lower than 0.65 and recovers in the next slice. Once one of the criteria is satisfied, the slice is determined to include TB. The scheme was applied to 30 cases(three with and 27 without TB) retrospectively. The sensitivity and specificity was 66.7% and 92.6%, respectively. | |||||
権利 | ||||||
権利情報 | Copyright (c) 2006 医用画像情報学会 | |||||
著者版フラグ | ||||||
出版タイプ | VoR | |||||
出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
関連URI | ||||||
識別子タイプ | URI | |||||
関連識別子 | http://www.mii-sci.jp/ | |||||
関連URI | ||||||
識別子タイプ | URI | |||||
関連識別子 | http://ci.nii.ac.jp/naid/130000097699 | |||||
関連URI | ||||||
識別子タイプ | URI | |||||
関連識別子 | http://www.jstage.jst.go.jp/article/mii/23/4/23_116/_article/-char/ja |