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J-GLOBAL ID：201902214793948763   整理番号：19A0517999

機能的および構造的MRIを用いた注意欠陥多動性障害の3D CNNに基づく自動診断【JST・京大機械翻訳】

3D CNN Based Automatic Diagnosis of Attention Deficit Hyperactivity Disorder Using Functional and Structural MRI

著者 (5件)： Zou Liang (Department of Electrical and Computer Engineering, The University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada) ,  Zheng Jiannan (Department of Electrical and Computer Engineering, The University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada) ,  Miao Chunyan (School of Computer Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Mckeown Martin J. (Department of Medicine (Neurology), Pacific Parkinsons Research Centre, The University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada) ,  Wang Z. Jane (Department of Electrical and Computer Engineering, The University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 23626-23636  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 注意欠陥多動性障害(ADHD)は,最も一般的な精神衛生障害の1つである。神経発達障害として,機械学習アルゴリズムと結合した磁気共鳴画像(MRI)のような神経画像技術は,ADHDにおけるバイオマーカーとしてますます探求されている。様々な機械学習法の中で,深い学習は多くの画像処理において優れた性能を示している。公的に利用可能な大規模神経画像データセットの利用可能性により,精神疾患の深い学習に基づく自動診断が可能になる。本論文では,MRIスキャンに適用される三次元畳込みニューラルネットワーク(CNNs)を介して,深い学習に基づくADHD分類法を開発した。深い神経回路網は数百万のパラメータを利用する可能性があるので,プールされたデータセットにおける多数のMRIサンプルさえ,一つは生データから識別特徴を学習することがまだ比較的限られている。代わりに,ここでは,機能的MRI(fMRI)および構造的MRI(sMRI)データから意味のある3D低レベル特徴を最初に抽出することを提案した。さらに,脳画像を検査するための放射線科医の典型的なアプローチによって触発されて,MRI特徴の局所的空間パターンを調査するために,3-D CNNモデルを設計する。最後に,脳機能と構造情報が相補的であり,fMRIとsMRI特徴を結合するためのマルチモダリティCNNアーキテクチャを設計することを発見した。ADHD-200グローバル競争の休を試験データに関する評価は,提案したマルチモダリティ3-D CNNアプローチが69.15%の最先端精度を達成し,文献に報告された分類器よりも少ない訓練サンプルでも性能が優れていることを示した。著者らは,マルチモダリティ分類が神経発達障害の潜在的神経画像バイオマーカーを見出すための有望な方向になることを示唆する。Copyright 2019 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： 機械学習 ,  画像処理 ,  神経回路網 ,  学習アルゴリズム ,  NMRイメージング ,  精神病 ,  *三次元 ,  精神衛生 ,  バイオマーカー ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： マルチモダリティ ,  脳機能 ,  脳画像 ,  ニューロイメージング ,  *自動診断 , 【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)： 構造的MRI ,  注意欠陥多動性障害 ,  3D ,  CNN ,  自動診断