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J-GLOBAL ID：201702226948677600   整理番号：17A1036506

深い学習を用いた妊娠第1期の胎盤の自動3D超音波セグメンテーション【Powered by NICT】

Automatic 3D ultrasound segmentation of the first trimester placenta using deep learning

著者 (7件)： Looney Padraig (Nuffield Department of Obstetrics and Gynaecology, University of Oxford, UK) ,  Stevenson Gordon N. (School of Womens and Childrens Health, UNSW, Randwick, NSW, Australia) ,  Nicolaides Kypros H. (Harris Birthright Research Centre of Fetal Medicine, Kings College Hospital, UK) ,  Plasencia Walter (Fetal Medicine Unit, Hospiten Group. Tenerife. Canary Islands, Spain) ,  Molloholli Malid (Fetal Medicine Unit, The Womens Centre, John Radcliffe Hospital, Oxford, UK) ,  Natsis Stavros (Fetal Medicine Unit, The Womens Centre, John Radcliffe Hospital, Oxford, UK) ,  Collins Sally L. (Nuffield Department of Obstetrics and Gynaecology, University of Oxford, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISBI  ページ： 279-282  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： 第一三半期の3D超音波で測定した胎盤体積は有害な妊娠転帰と相関することが示されている。これは「リスク」妊娠を予測するためのスクリーニング試験として使用できる可能性がある。しかし,以前に正確で再現可能であることを示し手動セグメンテーションは非常に時間がかかると半自動法は,操作者入力を必要とする。スクリーニングツールを生成するために,完全に自動化された胎盤セグメンテーションが必要である。本研究では,DeepMedic,深い畳込みニューラルネットワーク(cNN)は,グランドトルースとして半自動ランダムウォーカー手法の出力を用いて訓練した。妊娠初期胎盤の3003次元超音波スキャンは,訓練,cNNを検証し,試験に用いた。半自動セグメンテーションに比較して,得られた中央値(1~第四分位,3~第四分位)Dice類似係数は0.73(0.66,0.76)であった。中央値(1~第四分位,3~第四分位)H ausdorff距離は27mmであった(18 mm, 36 mm)。胎盤の3次元超音波のセグメンテーションのための深いcNNを用いた最初の試みを提示した。本研究では,グランドトルースと比較して妥当な結果が完全自動分割法の基礎を成すことが得られることを示した。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： 中央値 ,  自動化 ,  *胎盤 ,  妊娠初期 ,  *妊娠 ,  分割法 ,  畳込み ,  *セグメンテーション ,  走査 ,  スクリーニング ,  ニューラルネットワーク ,  オペレータ
準シソーラス用語： 自動セグメンテーション ,  グランドトゥルース ,  *三次元超音波 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 学習 ,  妊娠第1期 ,  胎盤 ,  3D超音波 ,  セグメンテーション