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J-GLOBAL ID：201702210037787277   整理番号：17A1034079

CNNを用いたMR画像における動きアーチファクトの自動検出【Powered by NICT】

Automatic detection of motion artifacts in MR images using CNNS

著者 (3件)： Meding Kristof (Max Planck Institute for Intelligent Systems, Department of Empirical Inference, Germany) ,  Loktyushin Alexander (Max Planck Institute for Intelligent Systems, Department of Empirical Inference, Germany) ,  Hirsch Michael (Max Planck Institute for Intelligent Systems, Department of Empirical Inference, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICASSP  ページ： 811-815  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 走査中の患者の動きによって生じるモーションアーチファクトに影響される記録された磁気共鳴画像かどうかを自動的に決定することができるに存在するかなりの実際的関心。既存のアプローチは,通常,画像データ収集中の患者の動きを検出し追跡するためにナビゲータまたは外部センサの使用に依存している。本研究では,特別なハードウェアを必要とせずにMRスキャンの動きアーチファクトの完全自動化検出を可能にする畳込みニューラルネットワークに基づくアルゴリズムを提案した。アプローチはデータ駆動であり,入力として空間領域におけるMR画像の大きさを用いた。人工的データおよび実データの両者の上で提案アルゴリズムの性能を評価し,各種データの精度と一般化の観点から適切な性能を観測した。走査終了直後に著者らの提案した方法は,運動自由またはモーション破損MR画像を符号化するための臨床診療において使用される可能性がある。このプロセスは正確な医療診断に必須となっている高品質MR画像の取得を容易にするであろう。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 畳込み ,  走査 ,  センサ ,  *NMRイメージング ,  ニューラルネットワーク ,  患者 ,  符号化 ,  ハードウェア ,  *アーチファクト ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 高品質 ,  データ駆動 ,  画像データ ,  モーションアーチファクト ,  *自動検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： CNN ,  MR画像 ,  動き ,  アーチファクト ,  自動検出