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J-GLOBAL ID：201802210212630646   整理番号：18A1426378

非造影CTからの心外膜および胸部脂肪組織の定量化のための深層学習【JST・京大機械翻訳】

Deep Learning for Quantification of Epicardial and Thoracic Adipose Tissue From Non-Contrast CT

著者 (10件)： Commandeur Frederic (Cedars-Sinai Medical Center, Biomedical Imaging Research Institute, Los Angeles, CA, USA) ,  Goeller Markus (Cedars-Sinai Medical Center, Biomedical Imaging Research Institute, Los Angeles, CA, USA) ,  Betancur Julian (Department of Imaging and Medicine, Cedars-Sinai Medical Center, Los Angeles, CA, USA) ,  Cadet Sebastien (Department of Imaging and Medicine, Cedars-Sinai Medical Center, Los Angeles, CA, USA) ,  Doris Mhairi (Department of Imaging and Medicine, Cedars-Sinai Medical Center, Los Angeles, CA, USA) ,  Chen Xi (Department of Imaging and Medicine, Cedars-Sinai Medical Center, Los Angeles, CA, USA) ,  Berman Daniel S. (Department of Imaging and Medicine, Cedars-Sinai Medical Center, Los Angeles, CA, USA) ,  Slomka Piotr J. (Department of Imaging and Medicine, Cedars-Sinai Medical Center, Los Angeles, CA, USA) ,  Tamarappoo Balaji K. (Department of Imaging and Medicine, Cedars-Sinai Medical Center, Los Angeles, CA, USA) ,  Dey Damini (Cedars-Sinai Medical Center, Biomedical Imaging Research Institute, Los Angeles, CA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Medical Imaging  (IEEE Transactions on Medical Imaging)
巻： 37  号： 8  ページ： 1835-1846  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0895A  ISSN： 0278-0062  CODEN： ITMID4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 心外膜脂肪組織(EAT)は,冠動脈疾患に関連する内臓脂肪沈着である。臨床ルーチンにおけるEAT容積の完全自動定量化は,心血管リスク評価のための時間節約と信頼できるツールである。著者らは,非コントラスト冠状動脈カルシウムコンピュータ断層撮影(CT)スキャンからのEATと胸部脂肪組織(TAT)定量のための新しい完全に自動化された深い学習フレームワークを提案する。最初のマルチタスク畳込みニューラルネットワーク(ConvNet)を用いて,心臓限界を決定し,心臓と脂肪組織のセグメンテーションを行った。第2のConvNetは,統計的形状モデルと組み合わせて,心膜検出を可能にした。次に,両方のConvNetの出力から,食べとTATのセグメンテーションを得た。著者らは,250人の無症候性個人からのCTデータセットに関する方法の性能を評価した。自動とエキスパートの手動定量化の間の強い一致は,EATとTATの両方に対して得られ,中央値スコア係数は0.823(四分位範囲(IQR):0.779~0.860)と0.905(IQR:0.862~0.928)であった。EATとTAT容積に対する0.924と0.945の優れた相関を持つ。計算は,1つのCTスキャンのために標準的なパーソナルコンピュータ上で<26秒で実行される。したがって,提案した方法は,脂肪組織の迅速な完全自動化定量化のためのツールを表し,通常のCTカルシウムスキャンを参照した患者における心血管リスク層別化を改善する可能性がある。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動化 ,  心臓 ,  中央値 ,  計算機トモグラフィー ,  冠動脈疾患 ,  *脂肪組織 ,  パーソナルコンピュータ ,  内臓 ,  *心外膜 ,  カルシウム ,  セグメンテーション ,  走査 ,  *学習 ,  患者
準シソーラス用語： *造影CT , 【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 (6件)： 造影CT ,  心外膜 ,  胸部 ,  脂肪組織 ,  定量化 ,  深層学習