情報技術およびソフトウェア工学ジャーナル
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概要

K-Means クラスタリングによる化膿性肝膿瘍およびアメーバ性肝膿瘍の CT 画像: 医療緊急時の画像処理の応用

スバガタ・チャトパディヤイ

肝膿瘍 (LA) は膿がたまった病変です。赤痢アメーバと呼ばれる原生動物によって引き起こされるアメーバ性肝膿瘍 (ALA) と、膿を形成する細菌によって生成される化膿性肝膿瘍 (PLA) は、臨床診療で最もよく見られる 2 つのタイプで、緊急時に最も多く発生します。LA は患者の健康を害し、寝たきりになります。膿培養感受性試験で LA の原因が確認される一方で、腹部の造影 CT スキャンでは膿瘍の数、大きさ、広がりが示されます。遠隔医療の実践は、ヘルスケアをどこにでも普及させるために増加しています。画像処理は、早期かつ正確な診断と紹介を必要とする多数の患者プールと放射線科医の数との間のギャップを埋めるために、遠隔放射線学 (遠隔医療の一部) に不可欠な要素になりつつあります。クラスターベースの画像セグメンテーションは、画像を必要な数のクラスターにグループ化するのに役立つステップです。 k-Means Clustering (k-MC) 技術は、ALA と PLA のコントラスト CT 画像でこの研究で使用されている一般的な方法の 1 つです。正常な肝臓組織や膿がたまった組織などの望ましい 2 クラスター パラメータを使用すると、アルゴリズムによって PLA の描写でより優れた結果が得られることがわかっています。