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J-GLOBAL ID：201802260277500110   整理番号：18A1625370

深部神経回路網を用いた角膜手術のための光コヒーレンストモグラフィー画像セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Optical Coherence Tomography Image Segmentation for Cornea Surgery using Deep Neural Networks

著者 (5件)： Heo Young Jin (Department of Mechanical Engineering, POSTECH, Pohang, 790-784, Korea) ,  Park Ikjong (Department of Mechanical Engineering, POSTECH, Pohang, 790-784, Korea) ,  Kim Ki Hean (Department of Mechanical Engineering, POSTECH, Pohang, 790-784, Korea) ,  Kim Myoung Joon (MyungJoon Kim is with the Department of Ophthalmology, Asan Medical Center, University of Ulsan College of Medicine, Seoul, Korea) ,  Chung Wan Kyun (Department of Mechanical Engineering, POSTECH, Pohang, 790-784, Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： UR  ページ： 14-18  発行年： 2018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： 本論文では,光コヒーレンストモグラフィー(OCT)画像の意味論的セグメンテーションのための深いニューラルネットワークの使用について述べ,雑音があり閉塞されたOCT画像からセグメンテーションマスクを正確に予測した。OCT画像と意味マスクは,ex vivoブタ眼から得られ,市販の外科的ツールである。簡単な後処理は,予測した意味マスクから針先端位置と挿入深さを計算できる。FCN-8s,拡張コンボリューション,およびUネットから得られたセグメンテーション精度,針先端位置誤差,および挿入深さ誤差を比較した。U-netはオクルージョンとオブジェクト重なり(81.5%平均IOU;30.0-ILmチップ位置誤差)の存在下で最高の精度を達成した。結果は,OCT画像セグメンテーションが角膜縫合のための外科用ロボットの開発に適用できることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像 ,  ニューラルネットワーク ,  *神経回路網 ,  外科学 ,  雑音 ,  *セグメンテーション ,  縫合術 ,  後処理 ,  畳込み ,  ロボット ,  *角膜 ,  オクルージョン
準シソーラス用語： ex vivo実験 ,  *画像セグメンテーション ,  *光コヒーレンストモグラフィー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 深部 ,  神経回路網 ,  角膜手術 ,  光コヒーレンストモグラフィー ,  画像セグメンテーション