AIとがん研究 ── がん一般 ── 2026-11-02
がん一般 1 本。筆頭: 新しい多段階医用画像融合法：順序付き画素平均フィルタとパラメータ適応型二重チャネル重み付きパルス結合ニューラルネットワークの利用
がん一般の分子生物学の進展とAI
- A Novel Multi-Level Medical Image Fusion Using Ordered Pixel Mean Filter and Parameter Adaptive Dual Channel Weighted Pulse Coupled Neural Networks抄録（全訳）
医用画像融合は重要な技術である。撮像技術の急速な進歩を背景に、臨床の診断や治療計画で広く使われてきた。元の画像を効果的に融合する手法はこれまでにもいくつか提案されてきたが、融合の精度にはまだ改善の余地がある。
本研究では、順序付けた画素値の平均をとるフィルタで画像を分解する新しい手法を導入した。この方法で入力画像を多重スケールに分解し、融合に用いた。さらに、特異値分解（SVD）の特異値に基づく重みの計算法を導入し、元画像の粗い層の融合に用いた。細部の層は、パラメータ適応型二重チャネル重み付きパルス結合ニューラルネットワーク（PADCWPCNN）により、複数のレベルで融合した。
融合の性能は、多様な脳疾患の 125 スライスを使い、主観的基準と客観的基準の両方で評価した。実験の結果、この手法の有効性が示された。この手法により、平均勾配（AG）は 57%、標準偏差（SD）は 3%、エントロピー（H）は 14.7% 改善した。空間周波数（SF）も 17.9%、エッジ強度（QABF）も 46%、相互情報量（MI）も 14% 改善した。したがって、腫瘍を的確に診断し、それに応じて治療を計画するための医用画像融合では、この手法は魅力的な選択肢である。
掲載誌の IF 相当：1.0（OpenAlex の直近 2 年の平均被引用数・2026-11-01 時点の値、2026-11-02 に取得。正式な IF（Clarivate）ではない）書誌：Chinta RR, Kolluri R. A Novel Multi-Level Medical Image Fusion Using Ordered Pixel Mean Filter and Parameter Adaptive Dual Channel Weighted Pulse Coupled Neural Networks. Iraqi Journal of Science. 2026 Oct 30 [Epub ahead of print]. doi:10.24996/ijs.2026.67.10.26.確認の範囲：抄録のみ確認