WEKO3
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Radiological Analysis for the Detection and Qualitative Diagnosis of Small Pulmonary Nodules
http://hdl.handle.net/2298/16850
http://hdl.handle.net/2298/16850a9394201-74a0-4806-9601-735277fa6a5a
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
---|---|---|
22-1750.pdf (3.2 MB)
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Item type | 学位論文 / Thesis or Dissertation(1) | |||||
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公開日 | 2010-11-15 | |||||
タイトル | ||||||
タイトル | Radiological Analysis for the Detection and Qualitative Diagnosis of Small Pulmonary Nodules | |||||
言語 | ||||||
言語 | eng | |||||
キーワード | ||||||
主題 | small pulmonary nodules, virtual DES, ground glass opacity (GGO), volume doubling time(VDT) | |||||
資源タイプ | ||||||
資源タイプ | thesis | |||||
著者 |
尾田, 済太郎
× 尾田, 済太郎 |
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別言語の著者 |
Oda, Seitaro
× Oda, Seitaro |
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内容記述 | ||||||
内容記述 | 1)We investigated the clinical efficacy of DES technique using FPD chest radiography systems in the detection of small pulmonary nodules. We also investigated the effect of virtual DES image using the massive-training artificial neural network (MTANN) which is a kind of artificial intelligence. 2)We investigated the accuracy and reproducibility of computer-aided volumetry (CAV) software for GGO nodules.Moreover, we evaluated the volume-doubling time (VDT) of histologically proved GGO nodules. |
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内容記述 | ||||||
内容記述 | ①近年、flat-panel detector (FPD) X線装置に応用されたdual-energy subtraction (DES)技術を使用して、小型肺結節の検出能について検討した。また、人工知能の一種であるmassive training artificial neural network (MTANN)を応用したvirtual DES 技術の有用性についても検討した。 ②GGO 結節におけるコンピュータ支援3次元的体積測定の精度を検証し、続いてGGO 結節のvolume doubling time(VDT)について検討を行った。 |
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書誌情報 | 発行年 2010-03-25 | |||||
フォーマット | ||||||
内容記述 | application/pdf | |||||
形態 | ||||||
3249572 bytes | ||||||
著者版フラグ | ||||||
出版タイプ | VoR | |||||
日本十進分類法 | ||||||
主題 | 377.5 | |||||
その他の言語のタイトル | ||||||
その他のタイトル | 小型肺結節の検出および質的診断における放射線学的研究 | |||||
タイトル(ヨミ) | ||||||
その他のタイトル | コガタ ハイ ケッセツ ノ ケンシュツ オヨビ シツテキ シンダン ニ オケル ホウシャセンガクテキ ケンキュウ | |||||
出版者 | ||||||
出版者 | 熊本大学 | |||||
資源タイプ | ||||||
内容記述 | 学位論文(Thesis) | |||||
資源タイプ・ローカル | ||||||
博士論文 | ||||||
資源タイプ・NII | ||||||
Thesis or Dissertation | ||||||
資源タイプ・DCMI | ||||||
text | ||||||
資源タイプ・ローカル表示コード | ||||||
03 | ||||||
コメント | ||||||
熊本大学大学院医学教育部 病態制御学専攻 | ||||||
学位番号 | ||||||
甲博医第1750号 |