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J-GLOBAL ID：201802248633007725   整理番号：18A0715378

自動胎児および新生児脳MRIセグメンテーションに関するレビュー【JST・京大機械翻訳】

A review on automatic fetal and neonatal brain MRI segmentation

著者 (3件)： Makropoulos Antonios (Biomedical Image Analysis Group, Department of Computing, Imperial College London, London, SW7 2AZ, United Kingdom) ,  Counsell Serena J. (Centre for the Developing Brain, Division of Imaging Sciences and Biomedical Engineering, King’s College London, London, SE1 7EH, United Kingdom) ,  Rueckert Daniel (Biomedical Image Analysis Group, Department of Computing, Imperial College London, London, SW7 2AZ, United Kingdom)
資料名： NeuroImage  (NeuroImage)
巻： 170  ページ： 231-248  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3139A  ISSN： 1053-8119  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： 近年,胎児および新生児脳MRIの自動描写のための様々なセグメンテーション法が提案されている。これらの方法は,異なる粒度の関心領域を定義することを目的としている:脳,組織型またはより局所化された構造。このセグメンテーションタスクに対して異なる方法を適用し,教師なし,パラメトリック,分類,アトラス融合および変形可能モデルに分類できる。脳アトラスは,セグメンテーション過程における訓練データとして一般的に利用されている。しかし,画像取得,急速な脳の発達,および画像データの限られた利用可能性に関する課題は,このセグメンテーション作業を妨げる。本論文において,著者らは,周産期脳のために採用された方法をレビューして,目標集団,構造分割および方法論に従ってそれらを分類した。文献で提案された異なる方法を概説し,それらの主要な寄与を論じた。セグメンテーション品質に用いられるセグメンテーション精度とベンチマークの評価のための異なるアプローチを提示した。本レビューでは,周産期領域における欠点と将来の方向性について議論する。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： 品質 ,  *新生児 ,  ベンチマーク ,  *セグメンテーション ,  *胎児 ,  周産期 ,  指向性
準シソーラス用語： セグメンテーション精度 ,  画像データ ,  画像入力 ,  訓練データ ,  アトラス ,  局在化 ,  関心領域 ,  *頭部MRI , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 胎児 ,  新生児 ,  脳MRI ,  セグメンテーション ,  レビュー