自己組織化マップを用いた複数MRI画像からの腫瘍自動抽出 一高速化アルゴリズムの検討−

• Material Type: 文書・図像類
• Title: 自己組織化マップを用いた複数MRI画像からの腫瘍自動抽出 一高速化アルゴリズムの検討−
• Author/Editor: 細田, 順一; 上村, 幸司; 小畠, 隆行; 生駒, 洋子; 安藤, 裕; 鎌田, 正; 溝江, 純悦; 辻井, 博彦; 柳澤, 政生; 内山, 明彦; 外山, 比南子; 細田 順一; 上村 幸司; 小畠 隆行; 生駒 洋子; 安藤 裕; 鎌田 正; 溝江 純悦; 辻井 博彦
• Author Heading: 細田, 順一; 上村, 幸司; 小畠, 隆行; 生駒, 洋子; 安藤, 裕; 鎌田, 正; 溝江, 純悦; 辻井, 博彦; 柳澤, 政生; 内山, 明彦; 外山, 比南子; 細田 順一; 上村 幸司; 小畠 隆行; 生駒 洋子; 安藤 裕; 鎌田 正; 溝江 純悦; 辻井 博彦
• Publication Date: 2006-07-22
• Publication Date (W3CDTF): 2006-07-22
• Text Language Code: jpn
• Target Audience: 一般
• Note (General): 第25回日本医用画像工学会大会
• Data Provider (Database): 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• Original Data Provider (Database): 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構 : 量子科学技術研究開発機構 学術機関リポジトリ

• Summary, etc.: MRI画像における腫瘍の検出は、周囲軟部組織とのコントラストが弱いため、相当の熟練が要求される．本研究では、腫瘍診断によく用いられる3種類のMRl画像（Gd造影、T1強調、T2強調）を対象とし、自己組織化マップ（Self-Organizing Maps：SOMを用いたクラスタリングを行うことにより、...