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J-GLOBAL ID：201802211639939630   整理番号：18A0608442

MR血管造影における脳動脈りゅうの深部ニューラルネットワークに基づくコンピュータ支援検出【Powered by NICT】

Deep neural network-based computer-assisted detection of cerebral aneurysms in MR angiography

著者 (12件)： Nakao Takahiro (Radiology and Biomedical Engineering, Graduate School of Medicine, University of Tokyo, Tokyo, Japan) ,  Hanaoka Shouhei (Department of Radiology, University of Tokyo Hospital, Tokyo, Japan) ,  Nomura Yukihiro (Department of Computational Diagnostic Radiology and Preventive Medicine, University of Tokyo Hospital, Tokyo, Japan) ,  Sato Issei (Department of Radiology, University of Tokyo Hospital, Tokyo, Japan) ,  Sato Issei (Graduate School of Frontier Sciences, University of Tokyo, Tokyo, Japan) ,  Nemoto Mitsutaka (Department of Computational Diagnostic Radiology and Preventive Medicine, University of Tokyo Hospital, Tokyo, Japan) ,  Miki Soichiro (Department of Computational Diagnostic Radiology and Preventive Medicine, University of Tokyo Hospital, Tokyo, Japan) ,  Maeda Eriko (Department of Computational Diagnostic Radiology and Preventive Medicine, University of Tokyo Hospital, Tokyo, Japan) ,  Yoshikawa Takeharu (Department of Computational Diagnostic Radiology and Preventive Medicine, University of Tokyo Hospital, Tokyo, Japan) ,  Hayashi Naoto (Department of Computational Diagnostic Radiology and Preventive Medicine, University of Tokyo Hospital, Tokyo, Japan) ,  Abe Osamu (Radiology and Biomedical Engineering, Graduate School of Medicine, University of Tokyo, Tokyo, Japan) ,  Abe Osamu (Department of Radiology, University of Tokyo Hospital, Tokyo, Japan)
資料名： Journal of Magnetic Resonance Imaging  (Journal of Magnetic Resonance Imaging)
巻： 47  号： 4  ページ： 948-953  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2648A  ISSN： 1053-1807  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： 背景:脳動脈りゅうを検出のためのコンピュータ支援検出(CAD)の有用性が報告されている。,CADの改善された性能は,脳動脈瘤を検出するための助けとなるであろう。目的:深い畳込みニューラルネットワーク(CNN)と最大強度投影(MIP)アルゴリズムに基づく非増強磁気共鳴血管造影(MRA)画像上での頭蓋内動脈瘤のためのCADシステムを開発するために,訓練によるシステムの有用性を実証し,大規模データセットを用いてそれを評価した。型:後向き研究。被験者:頭蓋内動脈瘤の450例であった。脳動脈瘤の診断は,MRAの基礎,脳スクリーニングプログラムの一部として行われたその形成機構について考察を行った。強度/配列:3T MRスキャナに非造影増強3D飛行時間(TOF)MRA。:われわれの開発したCADシステムでは,各ボクセルをボクセルへの関心体積(VOI)から生成したMIP画像を入力することにより動脈瘤内部あるいは外部であるかどうかを予測するCNN分類器を使用した。CNNは手動入力標識を用いた事前に訓練した。は頭蓋内動脈瘤450例,そのうちの300は最終評価のための訓練,パラメータ調整のための50,及び100に用いたを用いて提案法を評価した。統計的検定:自由応答受信者動作特性(FROC)分析。【結果】著者らのCADシステムを事例当たり2.9偽陽性(FP/症例)と動脈瘤の94.2%(98/104)を検出した。70%の感度では,FPs/caseの数は0.26であった。データ結論:CNNとMIPアルゴリズムの組合せである頭蓋内動脈瘤の検出に有用であることを示した。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 動脈瘤 ,  アルゴリズム ,  ボクセル ,  走査装置 ,  画像 ,  *MRアンギオグラフィー ,  三次元 ,  *脳動脈瘤 ,  被験者 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  コンピュータ支援設計システム ,  *検査 ,  *X線検査 ,  *放射線検査 ,  *非破壊検査
準シソーラス用語： MIP画像 ,  *造影法 ,  後向き研究 ,  CADシステム ,  *コンピュータ支援検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 脳動脈りゅう ,  畳込みニューラルネットワーク ,  コンピュータ支援検出

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： MR血管造影 ,  脳動脈りゅう ,  深部ニューラルネットワーク ,  コンピュータ支援検出