文献

J-GLOBAL ID：201902231483039830   整理番号：19A2766152

操縦可能針によるレーザDoppler流量計に基づく血管再構成のための長期短期記憶ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

A Long Short-Term Memory Network for Vessel Reconstruction Based on Laser Doppler Flowmetry via a Steerable Needle

著者 (2件)： Virdyawan Vani (Department of Mechanical Engineering, Imperial College London, London, U.K.) ,  Baena Ferdinando Rodriguez y (Department of Mechanical Engineering, Imperial College London, London, U.K.)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 19  号： 23  ページ： 11367-11376  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1318A  ISSN： 1530-437X  CODEN： ISJEAZ  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： 出血は,生命を脅かすことができる脳における経皮的介入の1つのリスクである。血管姿勢に関する知識は必要であるが,ステルブル針は曲線経路に従う能力により血管を避けることができる。これを達成するために,レーザDoppler流量計(LDF)センサを,操縦可能な針のためのその場容器検出法として開発した。LDFシステムからの灌流値は位置情報を直接提供しないので,著者らは,オンラインでの血管再構成を実行するために,長い短期記憶(LSTM)ネットワークに基づく機械学習技術の使用を提案した。最初に,LSTMを用いて,単一LDFプローブの連続測定に基づいて,接近容器の直径と位置を予測した。第二に,完全な血管姿勢を説明する,操縦可能な針の中に埋め込まれた4つのLDFプローブからの測定に基づいて,「非go」領域を予測した。シミュレーションデータを用いてネットワークを訓練し,単一プローブネットワークに対する75%の直径予測精度と0.27mmの位置平均二乗(RMS)誤差,および4プローブセットアップに対する77%の容器体積重なりを用いて実験データを試験した。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： プローブ ,  シミュレーション ,  連続計測 ,  *再構成 ,  *血管 ,  センサ ,  *ネットワーク ,  検出法 ,  位置情報 ,  潅流
準シソーラス用語： 予測精度 ,  機械学習技術 ,  オンライン ,  *短期記憶 ,  *レーザDoppler流量計 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  流体の実験・試験・測定方法及び装置  (BC01020K)

タイトルに関連する用語 (7件)： 操縦 ,  針 ,  レーザDoppler流量計 ,  血管 ,  再構成 ,  長期 ,  短期記憶