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J-GLOBAL ID：201802243975381054   整理番号：18A0161539

短軸MRIにおける動的輪郭モデルとテンソル投票を用いた畳込みニューラルネットワークの組合せによる左心室セグメンテーション【Powered by NICT】

Left ventricle segmentation by combining convolution neural network with active contour model and tensor voting in short-axis MRI

著者 (4件)： Li Zewen (College of Computer Science and Software, Shenzhen University, Shenzhen, China) ,  Lin Adan (College of Computer Science and Software, Shenzhen University, Shenzhen, China) ,  Yang Xuan (College of Computer Science and Software, Shenzhen University, Shenzhen, China) ,  Wu Junhao (College of Computer Science and Software, Shenzhen University, Shenzhen, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： BIBM  ページ： 736-739  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： 左心室(LV)セグメンテーションはLV構造と機能の評価,心血管疾患の診断と治療に重要な役割を果たすの必須段階である。本論文では,動的輪郭モデルとテンソル投票と組み合わせた畳込みニューラルネットワークを用いたLVの心内膜と心外膜を分割する方法を提案した。VGG16と名付けた完全に畳込みニューラルネットワーク(FCN)を最初に左室の心筋のセグメンテーションを行うために採用した。心内膜のセグメンテーション精度を改善するために,動的輪郭モデルはFCNの初期セグメンテーション結果に基づいて心内膜のセグメンテーションを行うために採用した。さらに,心外膜の不連続性に対処するために,テンソル投票は心筋の欠落部分を埋めるのに使用される。最後に,楕円検出を用いて,心外膜における余剰部品を枝刈りすることである。公共データセット上での実験により,提案手法では,いくつかの一般的に使用される評価尺度の点で最も既存の自動セグメンテーション法を凌ぐことを示した。Copyright 2018 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： 心筋 ,  心内膜 ,  不連続性 ,  心血管疾患 ,  *セグメンテーション ,  心外膜
準シソーラス用語： 自動セグメンテーション ,  評価尺度 ,  セグメンテーション精度 ,  *左心室 ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  *テンソル投票 ,  *動的輪郭 , 【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 (8件)： 短軸 ,  MRI ,  動的輪郭モデル ,  テンソル投票 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  組合せ ,  左心室 ,  セグメンテーション