膵臓の統計的形状モデル作成のための統計解析法に関する検討(計算解剖学)
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概要
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本研究では,人体内でも形状変化が比較的大きい臓器である膵臓に注目して,統計的形状モデル作成のための統計的解析法について検討した.具体的には,PCA,Kernel PCA,Weighted PCA,Weighted Kernel PCA,及び多様体学習(Isometric Projection)に注目し,178症例を用いた交差検定法によって次の二つの評価基準,すなわち,正確に形状を表現する能力(Generalization)と,不自然な形状を排除する能力(Specificity)を測定し,膵臓の統計的形状モデル作成に適した解析法について考察した.
- 2010-01-21
著者
-
縄野 繁
国立がんセンター東病院放射線部
-
篠崎 賢治
九州がんセンター
-
縄野 繁
国際医療福祉大学三田病院
-
清水 昭伸
東京農工大学
-
小畑 秀文
東京農工大学工学部電子情報工学科
-
内田 悠司
東京農工大学
-
小畑 秀文
東京農工大学
-
清水 昭伸
東京農工大学大学院
-
小畑 秀文
東京農工大・base
-
小畑 秀文
国立がんセンター東病院 放射線部
-
縄野 繁
国立がんセンター東病院
-
小畑 秀文
東京農工大学大学院工学研究科
-
縄野 繁
国際医療福祉大学 放射線医学センター
-
縄野 繁
国際医療福祉大学
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