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J-GLOBAL ID：201802247621393475   整理番号：18A1937452

境界正則化畳込み符号器-復号器ネットワークによる自動全乳房超音波画像のための乳房解剖学のセグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Segmentation of breast anatomy for automated whole breast ultrasound images with boundary regularized convolutional encoder-decoder network

著者 (7件)： Lei Baiying (School of Biomedical Engineering, Health Science Center, Shenzhen University, National-Regional Key Technology Engineering Laboratory for Medical Ultrasound, Guangdong Key Laboratory for Biomedical Measurements and Ultrasound Imaging, Nanhai Ave 3688, 518060 Shenzhen, Guangdong, China) ,  Huang Shan (School of Biomedical Engineering, Health Science Center, Shenzhen University, National-Regional Key Technology Engineering Laboratory for Medical Ultrasound, Guangdong Key Laboratory for Biomedical Measurements and Ultrasound Imaging, Nanhai Ave 3688, 518060 Shenzhen, Guangdong, China) ,  Li Ran (School of Biomedical Engineering, Health Science Center, Shenzhen University, National-Regional Key Technology Engineering Laboratory for Medical Ultrasound, Guangdong Key Laboratory for Biomedical Measurements and Ultrasound Imaging, Nanhai Ave 3688, 518060 Shenzhen, Guangdong, China) ,  Bian Cheng (School of Biomedical Engineering, Health Science Center, Shenzhen University, National-Regional Key Technology Engineering Laboratory for Medical Ultrasound, Guangdong Key Laboratory for Biomedical Measurements and Ultrasound Imaging, Nanhai Ave 3688, 518060 Shenzhen, Guangdong, China) ,  Li Hang (School of Biomedical Engineering, Health Science Center, Shenzhen University, National-Regional Key Technology Engineering Laboratory for Medical Ultrasound, Guangdong Key Laboratory for Biomedical Measurements and Ultrasound Imaging, Nanhai Ave 3688, 518060 Shenzhen, Guangdong, China) ,  Chou Yi-Hong (Department of Radiology, Taipei Veterans General Hospital, Taipei, Taiwan) ,  Cheng Jie-Zhi (Shanghai United Imaging Intelligence Co., Ltd. (UII), Shanghai, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 321  ページ： 178-186  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 雑音のある自動化されたウォールバースト超音波(AWBUS)画像における乳房解剖学的層のセグメンテーションは非常に挑戦的な課題である。ここでは,境界正則化深畳込み符号器-復号器ネットワーク(ConvEDNet)を提案し,この挑戦に取り組んだ。ConvEDNetの訓練は,超音波画像における固有スペックル雑音と後方音響影のより良い抵抗のための深い監視技術によって,幾何学的制約を運ぶ境界キューによって正規化される。境界正則化を,本論文を通して深い境界監視(DBS)として表示した。ConvEDNetの訓練は,超音波画像上のエッジ検出器に対するエンコーダ訓練のブリッジにより実現される適応ドメイン転送(ADT)によりさらに促進される。従って,ADTは,超音波領域上のエンコーダをより良く着陸するためのドメイン移動の2段階である。ADTは,自然画像からの事前訓練モデルの直接使用またはランダム引かきのいずれかよりも,より良いネットワーク初期化を提供することができる。ADTとDBS技術に基づいて,提案したConvEDNet法は,同じセットのAWBUS画像に関するいくつかの古典的な深い学習セグメンテーション法と比較して,より良いセグメンテーション性能を達成した。乳房解剖のセグメンテーションは,臨床画像読み取りの効率をさらに向上させるために,コンピュータ支援検出のための偽陽性の排除を潜在的に支援する可能性がある。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *超音波画像 ,  *超音波 ,  モデル ,  自動化 ,  雑音 ,  *乳房 ,  *正則化 ,  *ネットワーク ,  *符号器 ,  学習 ,  音響 ,  *画像 ,  *解剖 ,  正規化 ,  *セグメンテーション

著者キーワード (5件)： セグメンテーション ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  乳房超音波 ,  適応領域転送 ,  深い監視

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (8件)： 境界 ,  正則化 ,  畳込み符号 ,  復号器 ,  乳房 ,  超音波画像 ,  解剖学 ,  セグメンテーション