輝度値推移に基づく小児頭部MR画像からの皮質形成異常度推定法  [in Japanese] Estimation Method of Cortical Dysplasia Degree Using Intensity Profile in Pediatric Brain MR Images  [in Japanese]

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Abstract

皮質形成異常は難治性てんかん患者に多くみられる先天性脳疾患である.難治性てんかんの治療には責任病巣である皮質形成異常領域を切除する外科的手術が行われているため,小児頭部MR画像からの皮質形成異常部位検出は非常に有効である.しかし,皮質形成異常のMR画像上での画像特徴は明らかでなく,またその自動検出法も未だ確立されていない.本文では,大脳皮質の層構造に直交した直線の輝度値推移から算出される特徴量を用い,サポートベクターマシン(support vector machine; SVM)で皮質形成異常度を推定する手法を提案する.また,我々の提案した従来法との精度比較を行う.本手法を適用した結果,小児頭部MR画像から,感度90.9%,特異度93.1%,有効度92.0%で皮質形成異常領域を検出できた.

Considerable number of intractable epilepsy patients are accompanied with cortical dysplasia. It is very effective to detect cortical dysplasia lesions in pediatric brain MR images when we plan treatment. However, there are few automated methods for detecting cortical dysplasia with MR images of pediatric brain. This paper proposes an estimation method of cortical dysplasia degree using support vector machine(SVM). To evaluate the cerebral cortex layer, the proposed method extracts features from intensity profiles between cerebral surface and white matter. And, we compare proposed method with conventional method. The experimental results for three subjects with cortical dysplasia showed that the proposed method detected cortical dysplasia lesions with a mean sensitivity of 90.9%, a mean specificity of 93.1%, and a mean efficiency of 92.0%.

Journal

  • IEICE technical report

    IEICE technical report 109(407), 345-350, 2010-01-21

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  13

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110007866451
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AA11370335
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    ART
  • ISSN
    09135685
  • NDL Article ID
    10555000
  • NDL Source Classification
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL Call No.
    Z16-940
  • Data Source
    CJP  NDL  NII-ELS 
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