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J-GLOBAL ID：201702219936558297   整理番号：17A1218490

新生児低酸素性虚血性脳症の拡散強調MRI上の虚血傷害の自動定量化【Powered by NICT】

Automatic quantification of ischemic injury on diffusion-weighted MRI of neonatal hypoxic ischemic encephalopathy

著者 (10件)： Murphy Keelin (Irish Centre for Fetal and Neonatal Translational Research, Dept. of Paediatrics and Child Health, University College Cork, Cork, Ireland) ,  van der Aa Niek E. (Dept of Neonatology, Wilhelmina Children’s Hospital, University Medical Center, Utrecht, The Netherlands) ,  Negro Simona (Dept of Neonatology, Wilhelmina Children’s Hospital, University Medical Center, Utrecht, The Netherlands) ,  Negro Simona (Dept of Molecular and Developmental Medicine, University of Siena, Italy) ,  Groenendaal Floris (Dept of Neonatology, Wilhelmina Children’s Hospital, University Medical Center, Utrecht, The Netherlands) ,  de Vries Linda S. (Dept of Neonatology, Wilhelmina Children’s Hospital, University Medical Center, Utrecht, The Netherlands) ,  Viergever Max A. (Image Sciences Institute, University Medical Center, Utrecht, The Netherlands) ,  Boylan Geraldine B. (Irish Centre for Fetal and Neonatal Translational Research, Dept. of Paediatrics and Child Health, University College Cork, Cork, Ireland) ,  Benders Manon J.N.L. (Dept of Neonatology, Wilhelmina Children’s Hospital, University Medical Center, Utrecht, The Netherlands) ,  Isgum Ivana (Image Sciences Institute, University Medical Center, Utrecht, The Netherlands)
資料名： NeuroImage: Clinical  (NeuroImage: Clinical)
巻： 14  ページ： 222-232  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3179A  ISSN： 2213-1582  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： 新生児低酸素性虚血性脳症(HIE)の拡散強調MR画像における虚血性病変の検出と定量のための完全自動化法を提示した。虚血性病変は手動で20人の被験者から1.5Tデータにおける二の独立したオブザーバにより分割され,ランダムフォレスト分類器を用いた自動アルゴリズムはオブザーバ1のアノテーションに開発し,訓練した。アルゴリズムは,それぞれ0.72と0.99の平均感度と特異性を得た。F1スコアはアルゴリズム性能(中央値=0.52)とオブザーバ2性能(中央値=0.56)被験者ごとに計算した。F1スコアに関する,対応のあるt検定は,アルゴリズムとオブザーバ2性能間の統計的差を示さなかった。法を1.5Tと3.0Tの両方で走査した54人の被験者を含む大きなデータセットに適用した。アルゴリズムの発見は,1.5Tおよび3.0Tデータの両方で臨床医により示される損傷パターンと良く合致していることと転帰に強い関係を持つことを示した。自動法の結果は,経験を積んだ臨床医(p<0.0001)により帰属MRスコアと有意に相関した各被験者のための単一スコアに凝縮されている。新生児HIEにおける拡散強調MR画像とより詳細な解析と予後判定のための自動システムの開発における最初のステップを評価する定量的方法を示した。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： アルゴリズム ,  セグメンテーション ,  中央値 ,  *新生児 ,  アノテーション ,  NMRイメージング ,  *虚血
準シソーラス用語： 臨床医 ,  t検定 ,  スコア ,  ランダムフォレスト ,  被験者 ,  病巣 ,  *拡散MRI ,  *新生児低酸素性虚血性脳症 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 自動定量化 ,  HIE ,  MRI ,  拡散強調画像の病変 ,  セグメンテーション ,  新生児低酸素性虚血性脳症

分類 (2件)： 神経系疾患の治療一般  (GN05010N) ,  婦人科疾患・妊産婦疾患の治療一般  (GS05010C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 新生児低酸素性虚血性脳症 ,  拡散強調MRI ,  虚血 ,  傷害 ,  自動定量