Name: 肺結節悪性腫瘍を評価するためのマルチフラクタルスペクトル解析 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-01-10T15:00:00.000+00:00
Duration: 5 min 24 s
Description: 学ぶマルチフラクタルスペクトル解析による肺結節の非侵襲的評価法。CT画像からフラクタル次元を計算し、良性と悪性結節を定量的に区別する手法を解説します。侵襲的検査の必要性を減らし、肺腫瘍学の診断精度向上に貢献します。

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<meta charset="utf8"></head><body>肺がんの診断と病期分類のためのフラクタルベースのCT解析

<ol><li>Naik, A., Edla, D. R., Dharavath, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prediction+of+malignancy+in+lung+nodules+using+a+combination+of+deep%2C+fractal%2C+and+gray-level+co-occurrence+matrix+features%5BTitle%5D)+AND+%22Big+Data%22%5BJournal%5D)">Prediction of malignancy in lung nodules using a combination of deep, fractal, and gray-level co-occurrence matrix features.</a> Big Data. 9 (6), 480-498 (2021).</li>
<li>Al-Kadi, O. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prediction+of+FDG-PET+stage+and+uptake+for+non-small+cell+lung+cancer+on+non-contrast+enhanced+CT+scans+via+fractal+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Clin+Imaging%22%5BJournal%5D)">Prediction of FDG-PET stage and uptake for non-small cell lung cancer on non-contrast enhanced CT scans via fractal analysis.</a> Clin Imaging. 65, 54-59 (2020).</li>
<li>Ferreira-Junior, J. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((CT-based+radiomics+for+prediction+of+histologic+subtype+and+metastatic+disease+in+primary+malignant+lung+neoplasms%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Comput+Assist+Radiol+Surg%22%5BJournal%5D)">CT-based radiomics for prediction of histologic subtype and metastatic disease in primary malignant lung neoplasms.</a> Int J Comput Assist Radiol Surg. 15 (1), 163-172 (2020).</li>
<li>Ryan, S. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Radiomic+measures+from+chest+high-resolution+computed+tomography+associated+with+lung+function+in+sarcoidosis%5BTitle%5D)+AND+%22Eur+Respir+J%22%5BJournal%5D)">Radiomic measures from chest high-resolution computed tomography associated with lung function in sarcoidosis.</a> Eur Respir J. 54 (2), 1900371(2019).</li>
<li>Kravchenko, V. F., Ponomaryov, V. I., Pustovoit, V. I., Rendon-Gonzalez, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Classification+of+lung+nodules+using+CT+images+based+on+texture+features+and+fractal+dimension+transformation%5BTitle%5D)+AND+%22Dokl+Math%22%5BJournal%5D)">Classification of lung nodules using CT images based on texture features and fractal dimension transformation.</a> Dokl Math. 99 (2), 235-239 (2019).</li>
<li>Digumarthy, S. R., Padole, A. M., Lo Gullo, R., Sequist, L. V., Kalra, M. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Can+CT+radiomic+analysis+in+NSCLC+predict+histology+and+EGFR+mutation+status%5BTitle%5D)+AND+%22Medicine+%28Baltimore%29%22%5BJournal%5D)">Can CT radiomic analysis in NSCLC predict histology and EGFR mutation status.</a> Medicine (Baltimore). 98 (1), e13963(2019).</li>
<li>Xiao, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+automated+segmentation+method+for+lung+parenchyma+image+sequences+based+on+fractal+geometry+and+convex+hull+algorithm%5BTitle%5D)+AND+%22Appl+Sci+%28Basel%29%22%5BJournal%5D)">An automated segmentation method for lung parenchyma image sequences based on fractal geometry and convex hull algorithm.</a> Appl Sci (Basel). 8 (5), 832(2018).</li>
<li>Xue, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Use+of+a+radiomics+model+to+predict+tumor+invasiveness+of+pulmonary+adenocarcinomas+appearing+as+pulmonary+ground-glass+nodules%5BTitle%5D)+AND+%22Biomed+Res+Int%22%5BJournal%5D)">Use of a radiomics model to predict tumor invasiveness of pulmonary adenocarcinomas appearing as pulmonary ground-glass nodules.</a> Biomed Res Int. 2018, 6803971(2018).</li>
<li>Kiryu, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Impact+of+hepatocellular+carcinoma+heterogeneity+on+computed+tomography+as+a+prognostic+indicator%5BTitle%5D)+AND+%22Sci+Rep%22%5BJournal%5D)">Impact of hepatocellular carcinoma heterogeneity on computed tomography as a prognostic indicator.</a> Sci Rep. 7, 12689(2017).</li>
<li>Bashir, U., Siddique, M. M., Mclean, E., Goh, V., Cook, G. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Imaging+heterogeneity+in+lung+cancer%3A+techniques%2C+applications%2C+and+challenges%5BTitle%5D)+AND+%22Am+J+Roentgenol%22%5BJournal%5D)">Imaging heterogeneity in lung cancer: techniques, applications, and challenges.</a> Am J Roentgenol. 207 (3), 534-543 (2016).</li>
<li>Niehaus, R., Raicu, D. S., Furst, J., Armato, S. III <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Toward+understanding+the+size+dependence+of+shape+features+for+predicting+spiculation+in+lung+nodules+for+computer-aided+diagnosis%5BTitle%5D)+AND+%22J+Digit+Imaging%22%5BJournal%5D)">Toward understanding the size dependence of shape features for predicting spiculation in lung nodules for computer-aided diagnosis.</a> J Digit Imaging. 28 (6), 704-717 (2015).</li>
<li>Feng, C., Zhang, J., Liang, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+method+for+lung+boundary+correction+using+split+Bregman+method+and+geometric+active+contour+model%5BTitle%5D)+AND+%22Comput+Math+Methods+Med%22%5BJournal%5D)">A method for lung boundary correction using split Bregman method and geometric active contour model.</a> Comput Math Methods Med. 2015, 789485(2015).</li>
<li>Alic, L., Niessen, W. J., Veenland, J. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantification+of+heterogeneity+as+a+biomarker+in+tumor+imaging%3A+a+systematic+review%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">Quantification of heterogeneity as a biomarker in tumor imaging: a systematic review.</a> PLoS One. 9 (10), e110300(2014).</li>
<li>Miwa, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((FDG+uptake+heterogeneity+evaluated+by+fractal+analysis+improves+the+differential+diagnosis+of+pulmonary+nodules%5BTitle%5D)+AND+%22Eur+J+Radiol%22%5BJournal%5D)">FDG uptake heterogeneity evaluated by fractal analysis improves the differential diagnosis of pulmonary nodules.</a> Eur J Radiol. 83 (4), 715-719 (2014).</li>
<li>Image feature extraction based on multifractal theory. Liu, G., Chen, N., Ou, C., Liao, Y., Yu, Y. 2014 IEEE Workshop on Electronics, Computer and Applications, Ottawa, ON, Canada, , 1023-1026 (2014).</li>
<li>Lin, P., Huang, P., Lee, C., Wu, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automatic+classification+for+solitary+pulmonary+nodule+in+CT+image+by+fractal+analysis+based+on+fractional+Brownian+motion+model%5BTitle%5D)+AND+%22Pattern+Recognit%22%5BJournal%5D)">Automatic classification for solitary pulmonary nodule in CT image by fractal analysis based on fractional Brownian motion model.</a> Pattern Recognit. 46 (12), 3279-3287 (2013).</li>
<li>Ganeshan, B., Miles, K. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantifying+tumour+heterogeneity+with+CT%5BTitle%5D)+AND+%22Cancer+Imaging%22%5BJournal%5D)">Quantifying tumour heterogeneity with CT.</a> Cancer Imaging. 13 (1), 140-149 (2013).</li>
<li>A classification system of lung nodules in CT images based on fractional Brownian motion model. Huang, P., Lin, P., Lee, C., Kuo, C. 2013 IEEE International Conference on System Science and Engineering (ICSSE, Budapest, Hungary, , 37-40 (2013).</li>
<li>Wang, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Multilevel+binomial+logistic+prediction+model+for+malignant+pulmonary+nodules+based+on+texture+features+of+CT+image%5BTitle%5D)+AND+%22Eur+J+Radiol%22%5BJournal%5D)">Multilevel binomial logistic prediction model for malignant pulmonary nodules based on texture features of CT image.</a> Eur J Radiol. 74 (1), 124-129 (2010).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>MATLAB</td><td>MathWorks</td><td>2022B</td><td>コンピューティングと可視化</td></tr><tr><td>マルチフラクタルスペクトルソフトウェア</td><td>インテリジェントエントロピー, 北京 インテリジェントエントロピー 科学 &テクノロジー株式会社</td><td>V1.0</td><td>CT/MRI融合用モデリング</td></tr></tbody></table>

肺結節悪性腫瘍を評価するためのマルチフラクタルスペクトル解析

Multifractal Spectrum Analysis for Assessing Pulmonary Nodule Malignancy

図1は、患者の胸部CTシーケンスの3Dボリューム再構成を使用しており、被験者の肺結節の観察と位置特定を便利に行うことができます。データヒントツールは、関心のある結節の関心領域(ROI)を効果的に概説できます(図2)。 図3 は、ノジュールの3D強度空間のデジタル化された構造を示しています。
この研究では、実際の実験を通じて、フラクタル次元は異なるボクセルスケール間で一意ではなく、異なる計算スケールで変化するマルチフラクタルスペクトルを形成することがわかりました。 図4 は、III期の肺腺がん患者からの結節(図2)のマルチフラクタルスペクトルを示しています。
図5は、早期肺腺...

Non-invasive assessment of pulmonary nodule malignancy remains a critical challenge in lung cancer diagnosis. Traditional methods often lack precision in ...

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我々は前にマンモグラムの建築の歪みを検出する方法を示しています。配向構造は、組織パターンを照射する部位を検出するために、ガボールフィルタと位相の肖像画を用いて分析する。各サイトには特徴づけられ、spiculatingパターンを表現するための措置を使用して分類されている。方法は、乳癌の検出を支援すべきである。...

前にマンモグラムにおける構造的ひずみを検出経由分析

私たちは、人間の肺結節の病理学的評価のための電磁航法誘導経胸壁針吸引の新規使用について説明します。...

肺結節のサンプリングのための電磁航海経胸腔穿刺吸引（E-TTNA）の使用

この研究の目的は、医師と患者の間のコミュニケーションブリッジとして機能し、診断前と予後評価のための最先端のツールでもある肺結節の新しい3Dデジタルモデルを開発することです。...

肺結節の診断と治療のための3Dデジタルモデル

この研究では、早期の多発性肺結節患者の肺全体の3次元(3D)再建方法を紹介します。結節の分布と肺組織との相互作用を包括的に視覚化し、これらの患者の診断と予後の評価を簡素化します。...

早期多発性肺結節を有する全肺の三次元再構成

気管支熱形成術は、過剰な気道平滑筋を減らすために正確に制御された方法で気道壁への熱エネルギーを供給重症持続型喘息のための非薬物手順です。気道平滑筋を減らすと、それによって喘息の発作の頻度を減らすこと、収縮する気道の能力を減少させる。...

気管支熱形成術：重篤な喘息の新しい治療アプローチ

低酸素肺血管収縮(HPV)は、肺胞低酸素肺灌流で換気に一致する重要な生理学的現象である。HPVに寄与する主要な血管セグメントは、口腔内動脈である。ここでは、直径20~100μmのマウス肺血管のHPVの分析プロトコルについて説明します。...

マウス精密切り出肺スライスを用いた低酸素肺血管収縮のビデオモルフォメトリクス解析

原稿は、マウスで異所性心移植を実行するために必要な手順について説明します。...

ネズミ異心臓移植技術

肺高血圧症は、肺動脈の拍動性、収縮性、弾力性の大幅な低下と関連しており、肺動脈圧と肺抵抗の増加に貢献しています。本研究では、低酸素子豚モデルを用いて、新たに開発した拍動性カテーテルを用いて肺動脈の可塑性を改善することで、低酸素性肺高血圧症を改善することを実証しました。...

増加肺動脈の拍動流が豚における低酸素性肺高血圧を改善しました

このプロトコルの目的は、腫瘍および非腫瘍細胞の両方を含む混合培養物を用いてインビトロで抗がん剤の特異性を評価することです。...

抗がん剤の特異性を評価します<em&gt;インビトロ</em

ここでは、電磁的にナビゲートされた経胸部針アクセス を介...

低侵襲胸部手術のための電磁航法経胸結節局在

学ぶマルチフラクタルスペクトル解析による肺結節の非侵襲的評価法。CT画像からフラクタル次元を計算し、良性と悪性結節を定量的に区別する手法を解説します。侵襲的検査の必要性を減らし、肺腫瘍学の診断精度向上に貢献します。

肺結節悪性腫瘍を評価するためのマルチフラクタルスペクトル解析

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