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J-GLOBAL ID：201802225475652594   整理番号：18A0414563

深層敵対的ネットワークを用いた超音波画像上の神経の分割

SEGMENTATION OF NERVE ON ULTRASOUND IMAGES USING DEEP ADVERSARIAL NETWORK

著者 (6件)： LIU Cong (Zhejiang Univ., Ningbo, CHN) ,  LIU Feng (Zhejiang Univ., Ningbo, CHN) ,  WANG Lang (Zhejiang Univ., Ningbo, CHN) ,  MA Longhua (Zhejiang Univ., Ningbo, CHN) ,  LU Zhe-Ming (Zhejiang Univ., Ningbo, CHN) ,  LU Zhe-Ming (Zhejiang Univ., Hangzhou, CHN)
資料名： International Journal of Innovative Computing, Information and Control  (International Journal of Innovative Computing, Information and Control)
巻： 14  号： 1  ページ： 53-64  発行年： 2018年02月 
JST資料番号： F1199A  ISSN： 1349-4198  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 上腕神経叢の神経は人間の上肢の感覚を制御する。この神経構造を超音波画像上で正確に分割することは,上肢外科手術麻酔の前提である。しかし,自動分割は,グローバルな解剖学的依存性および臓器の弾性変形を考慮しなければならないため,非常に難しい。本研究では,これらの難しさを克服するための深層敵対的ニューラルネットワークを開発する。具体的には,最初に,十分に確立された深層ニューラルネットワークに基づいてセグメンテーションネットワークを設定する。第2に,解剖学的依存性は,セグメンテーション品質を評価してそれに応じてセグメンテーションネットワークを罰する識別ネットワークによって保証される。第3に,弾性変形およびその副産物,小さな対象の問題は,変形データ増強および希釈された畳み込みによってそれぞれ処理される。上腕神経叢診断の専門家による見積りに対して筆者らのアプローチを比較すると,最先端のモデルに比べて大幅な性能向上が見られる。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *超音波画像 ,  *腕神経叢 ,  機械学習 ,  セグメンテーション ,  解剖学 ,  *ディープニューラルネットワーク ,  深層学習 ,  外科的療法
準シソーラス用語： 外科術 ,  外科手術

分類 (2件)： 音響信号処理  (BB03050C) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (24件)：

• J. Van de Velde, J. Wouters, T. Vercauteren, W. De Gersem, F. Duprez, W. De Neve and T. Van Hoof, Morphometric atlas selection for automatic brachial plexus segmentation, International Journal of Radiation Oncology* Biology* Physics, vol.92, no.3, pp.691-698, 2015.
• J. C. Gadsden, J. J. Choi, E. Lin and A. Robinson, Opening injection pressure consistently detects needle-nerve contact during ultrasound-guided interscalene brachial plexus block, The Journal of the American Society of Anesthesiologists, vol.120, no.5, pp.1246-1253, 2014.
• E. Shelhamer, J. Long and T. Darrell, Fully convolutional networks for semantic segmentation, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.39, no.4, pp.640-651, 2017.
• A. Krizhevsky, I. Sutskever and G. E. Hinton, Imagenet classification with deep convolutional neural networks, Advances in Neural Information Processing Systems, pp.1097-1105, 2012.
• H. Noh, S. Hong and B. Han, Learning deconvolution network for semantic segmentation, Proc. of the IEEE International Conference on Computer Vision, pp.1520-1528, 2015.

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層 ,  敵対 ,  音波画像 ,  神経