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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2016-07-25 15:15 年齢推定に有効な脳局所特徴量の効率的な選択方法に関する検討 ○藤本竜一・伊藤康一（東北大）・呉 凱（華南理工大）・佐藤和則・瀧 靖之（東北大）・福田 寛（東北医科薬科大）・青木孝文（東北大）  MI2016-38 |
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| 抄録 | （和） | 脳の形態変化から推定される年齢を利用することで，アルツハイマー病などの病気に対する診断支援や早 期発見につながると考えられる．T1 強調画像を用いた脳局所特徴量に基づく年齢推定の手法において，有効な領域の みを使用することで年齢推定の精度が向上する．細かく分割されたアトラスで定義された局所領域を利用することで 推定精度は向上するが，領域数の増大により，現実的な時間で解析が終わらないという問題が生じる．そこで，本論 文では，効率的に年齢推定に有効な局所特徴を選択する手法を提案し，実験を通して有効性を実証する． |
| （英） | Estimating the age of a subject by evaluating brain morphological changes leads diagnostic support or early detection of disease like Alzheimer’s Disease. In the age estimation method using local features extracted from T1-weighted MRI images, the accuracy of the age estimation increases when only using effective local features. By using local features defined by finely divided atlas, estimating accuracy would increase. However, it takes too much computation time because of the increasing of the number of local regions. To solve this problem, this paper proposes an efficient method of selecting effective brain local features for age estimation, and evaluate performance of the proposed method. |
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| キーワード | （和） | MRI / T1 強調画像 / 年齢推定 / 脳加齢 / 局所特徴量 / 機械学習 / 関連ベクトルマシン / |
| （英） | MRI / T1-weighted image / age estimation / brain aging / local features / machine learning / relevance vector machine / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 160, MI2016-38, pp. 13-18, 2016年7月. | |
| 資料番号 | MI2016-38 | |
| 発行日 | 2016-07-18 (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 | MI2016-38 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2016-07-25 - 2016-07-26 |
| 開催地（和） | 苫小牧市民会館 |
| 開催地（英） | Tomakomai Civic Hall |
| テーマ（和） | 医用画像一般 |
| テーマ（英） | Medical Imaging, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2016-07-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 年齢推定に有効な脳局所特徴量の効率的な選択方法に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study of an Efficient Method of Selecting Effective Brain Local Features for Age Estimation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | MRI / MRI |
| キーワード(2)（和/英） | T1 強調画像 / T1-weighted image |
| キーワード(3)（和/英） | 年齢推定 / age estimation |
| キーワード(4)（和/英） | 脳加齢 / brain aging |
| キーワード(5)（和/英） | 局所特徴量 / local features |
| キーワード(6)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(7)（和/英） | 関連ベクトルマシン / relevance vector machine |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤本 竜一 / Ryuichi Fujimoto / フジモト リュウイチ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 康一 / Koichi Ito / イトウ コウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 呉 凱 / Kai Wu / Kai Wu |
| 第3著者 所属（和/英） | 華南理工大学 (略称： 華南理工大) South China University of Technology (略称： South China Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 和則 / Kazunori Sato / サトウ カズノリ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 瀧 靖之 / Yasuyuki Taki / タキ ヤスユキ |
| 第5著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 福田 寛 / Hiroshi Fukuda / フクダ ヒロシ |
| 第6著者 所属（和/英） | 東北医科薬科大学 (略称： 東北医科薬科大) Tohoku Medical And Pharmaceutical University (略称： Tohoku Medical And Pharmaceutical Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青木 孝文 / Takafumi Aoki / アオキ タカフミ |
| 第7著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2016-07-25 15:15:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2016-38 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.160 |
| ページ範囲 | pp.13-18 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2016-07-18 (MI) |
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