CCL

Összesen 5 találat.
#/oldal:
Részletezés:
Rendezés:

1.

001-es BibID:BIBFORM089806
035-os BibID:(Scopus)85086355308
Első szerző:Balkay László (biofizikus)
Cím:A textúraanalízis módszere és lehetőségei a PET-diagnosztikában / Balkay László, Béresová Monika, Vas Norman Félix, Kallos-Balogh Piroska, Forgács Attila
Dátum:2020
ISSN:0025-0244
Megjegyzések:Az orvosi képalkotás egyik aktuális kutatási célja az, hogy diagnosztikai felvételeken megjelenő tumorok mintázatait jellemezze (textúrák), és az ehhez rendelhető számszerű adatok prognosztikai értékét megállapítsa. A PET/CT vizsgálatokban számos daganattípus esetén (tüdő, prosztata, méhnyak, vastagbél, fej-nyak) sikerült igazolni adott textúraparaméterek diagnosztikai és prognosztikai értékét. Azonban az eredmények gyakran ellentmondásosak, különböző publikációk különböző textúraparamétereket találnak hasznosnak ugyanannál a daganattípusnál. Az ellentmondások oka, úgy tűnik, részben metodikai jellegű, ugyanis a textúraadatok meghatározása igen komplex folyamat, amely standardizáció hiányában ellentmondásos eredményekhez vezet. A vizsgálati protokoll definiálása, a képrekonstrukció módja, a tumor szegmentálása, a voxelek ún. újra-mintavételezése, valamint a konkrét textúraszámolási algoritmusok formája is mind része a kiértékelési folyamatnak. A legújabb irodalmi eredmények azt mutatják, hogy a részlépések szükségszerű és megfelelő harmonizálásával a textúraadatok prognosztikai ereje, illetve megbízhatósága javítható. A harmonizáció legoptimálisabb módja olyan speciális fantom-méréssorozat képi anyaga lehetne, amely szimulálná a tumorszövetekre tipikusan jellemző inhomogén eloszlásokat magas reprodukálhatósággal.
Tárgyszavak:Orvostudományok Klinikai orvostudományok magyar nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:Magyar Onkológia. - 64 : 2 (2020), p. 159-167. -
További szerzők:Béres Mónika (1982-) (képalkotó diagnoszta, eü. mérnökinformatikus) Vas Norman Félix Kallos-Balogh Piroska (1996-) Forgács Attila (1985-) (fizikus)
Internet cím:Szerző által megadott URL
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

2.

001-es BibID:BIBFORM075918
035-os BibID:(WOS)000458515000002 (Scopus)85064672339
Első szerző:Béres Mónika (képalkotó diagnoszta, eü. mérnökinformatikus)
Cím:Comparing the reliability of biomedical texture analysis tools on different image types / Béresová M., Forgács A., Bujdosó B., Székely A., Varga J., Berényi E., Balkay L.
Dátum:2018
ISSN:1785-8860
Megjegyzések:The aim of this study was to analyze the reliability of texture index (TI) calculations using two different approaches. First, we calculated texture parameters on synthetically constructed images using four different biomedical software tools (CGITA, InterView Fusion, Matlab, MaZda). Second, we investigated the reliability of texture parameters, particularly how the texture indices diverge between two similar images with substantially different texture. We generated five different heterogeneous synthetic images, thereafter, histogram-based and co-occurrence matrix features were calculated. The co-occurrence based indices were computed after two (8 and 64) different gray scale normalizations. For the reliability test, we compared 22 texture indices using a histological slice of the brain and Michelangelo's painting, and the gray level dependence was also analyzed. The histogram-based parameters of all images and from all software were very similar. Differences were found in the co-occurrence based indices after both gray level image normalizations. The reliability tests showed that from 22 parameters only 5 texture indices changed more than 20%, and at least 64 normalization levels were necessary for acceptable results. Our results underline that in medical multicenter studies it is especially critical to use the same software package. Some parameters do not reliably reflect changes, so texture analysis (TA) should be used with caution.
Tárgyszavak:Orvostudományok Klinikai orvostudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
folyóiratcikk
texture analysis
medical imaging
software
comparative study
co-occurrence matrix
Megjelenés:Acta Polytechnica Hungarica. - 15 : 7 (2018), p. 29-48. -
További szerzők:Forgács Attila (1985-) (fizikus) Bujdosó Blanka Székely András (1982-) (radiológus) Varga József (1955-) (fizikus) Berényi Ervin (1964-) (radiológus) Balkay László (1963-) (biofizikus)
Internet cím:Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
DOI
Szerző által megadott URL
Borító:

3.

001-es BibID:BIBFORM070522
Első szerző:Béres Mónika (képalkotó diagnoszta, eü. mérnökinformatikus)
Cím:2D and 3D texture analysis to differentiate brain metastases on MR images : proceed with caution / Béresová Monika, Larroza Andrés, Arana Estanislao, Varga József, Balkay László, Moratal David
Dátum:2018
ISSN:0968-5243
Megjegyzések:ObjectiveTo find structural differences between brain metastases of lung and breast cancer, computing their heterogeneity parameters by means of both 2D and 3D texture analysis (TA).Materials and methodsPatients with 58 brain metastases from breast (26) and lung cancer (32) were examined by MR imaging. Brain lesions were manually delineated by 2D ROIs on the slices of contrast-enhanced T1-weighted (CET1) images, and local binary patterns (LBP) maps were created from each region. Histogram-based (minimum, maximum, mean, standard deviation, and variance), and co-occurrence matrix-based (contrast, correlation, energy, entropy, and homogeneity) 2D, weighted average of the 2D slices, and true 3D TA were obtained on the CET1 images and LBP maps.ResultsFor LBP maps and 2D TA contrast, correlation, energy, and homogeneity were identified as statistically different heterogeneity parameters (SDHPs) between lung and breast metastasis. The weighted 3D TA identified entropy as an additional SDHP. Only two texture indexes (TI) were significantly different with true 3D TA: entropy and energy. All these TIs discriminated between the two tumor types significantly by ROC analysis. For the CET1 images there was no SDHP at all by 3D TA.ConclusionOur results indicate that the used textural analysis methods may help with discriminating between brain metastases of different primary tumors.
Tárgyszavak:Orvostudományok Egészségtudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
Computer-assisted
Image processing
Texture analysis
Magnetic resonance imaging
Brain neoplasms
Metastasis
Breast cancer
Lung cancer
Megjelenés:Magnetic Resonance Materials In Physics Biology And Medicine. - 31 : 2 (2018), p. 285-294. -
További szerzők:Larroza, Andrés Arana, Estanislao Varga József (1955-) (fizikus) Balkay László (1963-) (biofizikus) Moratal, David
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

4.

001-es BibID:BIBFORM078799
035-os BibID:(PMID)31108468 (cikkazonosító)125016
Első szerző:Forgács Attila (fizikus)
Cím:Impact of intensity discretization on textural indices of [18F]FDG-PET tumour heterogeneity in lung cancer patients / Attila Forgács, Monika Béresová, Ildikó Garai, Martin L. Lassen, Thomas Beyer, Matthew D. DiFranco, Ervin Berényi, László Balkay
Dátum:2019
ISSN:0031-9155 1361-6560
Megjegyzések:Quantifying tumour heterogeneity from [18F]FDG-PET images promises benefits for treatment selection of cancer patients. Here, the calculation of texture parameters mandates an initial discretization step (binning) to reduce the number of intensity levels. Typically, three types of discrimination methods are used: lesion relative resampling (LRR) with fixed bin number, lesion absolute resampling (LAR) and absolute resampling (AR) with fixed bin widths. We investigated the effects of varying bin widths or bin number using 27 commonly cited local and regional texture indices (TIs) applied on lung tumour volumes. The data set were extracted from 58 lung cancer patients, with three different and robust tumour segmentation methods. In our cohort, the variations of the mean value as the function of the bin widths were similar for TIs calculated with LAR and AR quantification. The TI histograms calculated by LRR method showed distinct behaviour and its numerical values substantially effected by the selected bin number. The correlations of the AR and LAR based TIs demonstrated no principal differences between these methods. However, no correlation was found for the interrelationship between the TIs calculated by LRR and LAR (or AR) discretization method. Visual classification of the texture was also performed for each lesion. This classification analysis revealed that the parameters show statistically significant correlation with the visual score, if LAR or AR discretization method is considered, in contrast to LRR. Moreover, all the resulted tendencies were similar regardless the segmentation methods and the type of textural features involved in this work.
Tárgyszavak:Orvostudományok Elméleti orvostudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
Megjelenés:Physics in Medicine & Biology. - 64 : 12 (2019), p. 1-20. -
További szerzők:Béres Mónika (1982-) (képalkotó diagnoszta, eü. mérnökinformatikus) Garai Ildikó (1966-) (radiológus) Lassen, Martin Lyngby Beyer, Thomas DiFranco, Matthew D. Berényi Ervin (1964-) (radiológus) Balkay László (1963-) (biofizikus)
Pályázati támogatás:EFOP-3.6.3-VEKOP-16-2017-00009
EFOP
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

5.

001-es BibID:BIBFORM095568
035-os BibID:(cikkazonosító)e0253419 (WoS)000671690700024 (Scopus)85108238956
Első szerző:Veres Gergő (radiográfus, biológus)
Cím:Effect of grey-level discretization on texture feature on different weighted MRI images of diverse disease groups / Gergő Veres, Norman Félix Vas, Martin Lyngby Lassen, Monika Béresová, Aron K. Krizsan, Attila Forgács, Ervin Berényi, László Balkay
Dátum:2021
ISSN:1932-6203
Tárgyszavak:Orvostudományok Egészségtudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:Plos One. - 16 : 6 (2021), p. 1-18. -
További szerzők:Vas Norman Félix Lyngby Lassen, Martin Béres Mónika (1982-) (képalkotó diagnoszta, eü. mérnökinformatikus) Krizsán Áron Krisztián (1986-) (fizikus) Forgács Attila (1985-) (fizikus) Berényi Ervin (1964-) (radiológus) Balkay László (1963-) (biofizikus)
Pályázati támogatás:TKP2020-NKA-04
Egyéb
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Rekordok letöltése1