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J-GLOBAL ID：201702218193259509   整理番号：17A0473814

完全畳込みネットワークと長い短期記憶に基づく小腸運動性評価【Powered by NICT】

Small bowel motility assessment based on fully convolutional networks and long short-term memory

著者 (4件)： Pei Mengqi (School of Computer Engineering and Science, Shanghai University, Shanghai 200444, China) ,  Wu Xing (School of Computer Engineering and Science, Shanghai University, Shanghai 200444, China) ,  Guo Yike (School of Computer Engineering and Science, Shanghai University, Shanghai 200444, China) ,  Fujita Hamido (Intelligent Software Systems Laboratory, Iwate Prefectural University, 020-0193 Iwate, Japan)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 121  ページ： 163-172  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 小腸の運動性の評価は,小腸疾患の診断で重要な役割を果たしている。従来評価法は人手特徴またはマニュアルガイドライン図,これはモデル化困難で高時間消費をもたらすに依存しており,したがってそれらは依然として非効率的で臨床使用には不向きである。深層ニューラルネットワークの助けを借りて,小腸画像に及ぼす断面直径を,直径の長さの時間変動を測定し,収縮頻度を評価する自動的に小腸運動性を評価するために,自動特徴抽出と人手特徴,自動化アプローチを置き換え,マニュアルガイドライン描画を除去し,半自動アプローチを紹介した。実験結果は,提案した方法は,小腸収縮頻度を正確に推定できることを示した。予測直径長さおよび人手でラベル付けの間の差は妥当な範囲内にあり,推定周波数がグランドトルースに近かった。,提案した方法は小腸疾患の診断,意思決定における放射線科医を支援するに利用できる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 神経回路網 ,  特徴抽出 ,  *ネットワーク ,  意思決定 ,  モデリング ,  経時変化 ,  *小腸 ,  深層 ,  *畳込み
準シソーラス用語： 放射線科医 ,  グランドトゥルース ,  描画 ,  評価法 ,  小腸疾患 ,  *短期記憶 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 小腸運動性 ,  シネMRI ,  深神経回路網 ,  完全畳込みネットワーク ,  LSTM

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (5件)： 畳込み ,  短期記憶 ,  小腸 ,  運動性 ,  評価