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J-GLOBAL ID：201802227039914320   整理番号：18A1289295

自動ツリー学習異常セグメンテーションによる急性虚血性脳卒中におけるより良い拡散セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Better Diffusion Segmentation in Acute Ischemic Stroke Through Automatic Tree Learning Anomaly Segmentation

著者 (14件)： Boldsen Jens K. (Department of Clinical Medicine, Center of Functional Integrative Neuroscience, Aarhus University) ,  Engedal Thorbjorn S. (Department of Clinical Medicine, Center of Functional Integrative Neuroscience, Aarhus University) ,  Pedraza Salvador (Radiology Department, IDI, Hospital Dr Josep Trueta, Institut d’Investigacio Biomedica de Girona (IDIBGI), University of Girona) ,  Cho Tae-Hee (Stroke Medicine Department, Hopital Neurologique, Hospices Civils de Lyon) ,  Cho Tae-Hee (Creatis, Centre National de la Recherche Scientifique UMR 5220, Institut National de la Sante et de la Recherche Medicale U1206, INSA de Lyon, Universite Lyon 1) ,  Thomalla Gotz (Klinik und Poliklinik fuer Neurologie, Kopf- und Neurozentrum, Universitaetsklinikum Hamburg-Eppendorf) ,  Nighoghossian Norbert (Stroke Medicine Department, Hopital Neurologique, Hospices Civils de Lyon) ,  Nighoghossian Norbert (Creatis, Centre National de la Recherche Scientifique UMR 5220, Institut National de la Sante et de la Recherche Medicale U1206, INSA de Lyon, Universite Lyon 1) ,  Baron Jean-Claude (Department of Neurology, Sainte-Anne Hopital, Paris Descartes University, Institut National de la Sante et de la Recherche Medicale U894) ,  Baron Jean-Claude (Department of Clinical Neurosciences, University of Cambridge) ,  Fiehler Jens (Department of Diagnostic and Interventional Neuroradiology, University Medical Center Hamburg-Eppendorf) ,  Ostergaard Leif (Department of Clinical Medicine, Center of Functional Integrative Neuroscience, Aarhus University) ,  Ostergaard Leif (Department of Neuroradiology, Aarhus University Hospital) ,  Mouridsen Kim (Department of Clinical Medicine, Center of Functional Integrative Neuroscience, Aarhus University)
資料名： Frontiers in Neuroinformatics (Web)  (Frontiers in Neuroinformatics (Web))
巻： 12  ページ： 21  発行年： 2018年 
JST資料番号： U7084A  ISSN： 1662-5196  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 脳卒中は世界的に死亡の第2の最も一般的な原因であり,2015年における6.24百万人の死亡(全死亡の約11%)の原因となっている。4人の脳卒中生存者のうちの3人は長期障害を被り,多くは以前の雇用に戻ることができず,独立して生活することができない。脳卒中の87%は虚血性である。虚血性脳組織の容積の増加は,発症後の時間で永久梗塞に進行するので,即時治療は患者に対する良好な臨床転帰の可能性を増加させるために重要である。活性治療のための脳卒中患者のトリアージは,それぞれ,回復可能および不可逆的損傷組織の容積の評価を必要とする。磁気共鳴画像(MRI)により,拡散強調画像は,永久損傷組織,コア病変の程度を評価するために一般的に使用されている。急性脳卒中管理における意思決定をスピードアップし,標準化するために,コア病変を描写するための完全自動化アルゴリズムATLASを提示した。著者らは,最近提案された最先端のアルゴリズムと同様に,広く使用されている閾値ベースの方法論に対する性能を比較した。アトラスは,人間の専門家による病変描写に適合するために訓練された機械学習アルゴリズムである。このアルゴリズムは,病変を概説するために,空間およびポスト正則化とともに決定木を利用した。入力データとして,アルゴリズムは,I-K現在多施設研究からの急性前循環脳卒中患者108名から画像を取る。著者らは,独立患者における性能を評価するために,leave-one-out交差検証を用いて訓練および試験データにデータを分割した。性能をDice指数によって定量化した。ATLASアルゴリズムのDice係数の中央値は0.6122で,平均Dice係数は0.5636(p<0.0001)で,拡散加重画像の閾値化に基づく最良の実行可能な方法(中央値Dice係数:0.3951)または見掛け拡散係数(中央値Dice係数:0.2839)であった。さらに,ATLASセグメンテーションの体積をエキスパートセグメンテーションの体積と比較し,COMBAT Strokeに対する17.53mlと比較して,10.25mlの残差の標準偏差を得た。永久損傷組織の容積の正確な定量化は急性脳卒中患者において必須であるので,ATLASは活性または支持療法のためのより最適な患者のトリアージに寄与する可能性がある。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： トリアージ ,  *脳卒中 ,  中央値 ,  患者 ,  治療法 ,  標準化 ,  標準偏差 ,  *学習 ,  *脳虚血 ,  画像 ,  アルゴリズム ,  *セグメンテーション ,  NMRイメージング
準シソーラス用語： 急性脳卒中 ,  病巣 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 脳卒中 ,  拡散MRI ,  セグメンテーション ,  拡散病変 ,  コンピュータ学習 ,  ディシジョンツリー

分類 (2件)： 神経系の診断  (GN02000H) ,  循環系の診断  (GJ02000V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 学習 ,  セグメンテーション ,  急性虚血性脳卒中 ,  拡散