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J-GLOBAL ID:201902246228522426   整理番号:19A2667098

画像誘導神経外科における神経膠腫切除のための超音波容積のセグメンテーションに基づく登録【JST・京大機械翻訳】

Segmentation-based registration of ultrasound volumes for glioma resection in image-guided neurosurgery
著者 (7件):
資料名:
巻: 14  号: 10  ページ: 1697-1713  発行年: 2019年 
JST資料番号: W4459A  ISSN: 1861-6410  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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神経膠腫除去のための画像ガイド下手術において,神経外科医は通常手術前に取得された画像上の切除を計画し,その後の介入の間にそれらを誘導するために使用する。しかし,外科的処置が始まった後に,前計画画像は脳シフト現象のために信頼できなくなり,神経ナビゲーションシステムにおける解剖学的構造と不正確さの修正によって引き起こされる。切除空洞の最新の見解を得るために,解決策は手術中のデータを収集することである。それは,切除のより良い理解を提供するために,手順の異なる段階でさらに得ることができる。その後の取得で同定された構造間の空間マッピングは有益である。ここでは,神経外科の複数段階で得られた超音波(US)容積を記録するための完全自動化セグメンテーションベースの登録法を提案した。著者らは,切除の間に見えるように見えるUS容積において,溝とfal脳を分割することを選択した。これらの要素を自動的に分割するために,最初に,硬膜の開口の前に獲得されたボリュームにおいて,人手で注釈された構造上の畳込みニューラルネットワークを訓練し,次に,異なる外科的位相における対応する構造をセグメント化するために適用した。最後に,得られたマスクを用いて,複数の切除段階で得られたUS体積を登録した。著者らの方法は,硬膜の開口の前に得られた容積と3.49mm(±1.55mm)から1.36mm(±0.61mm)までの切除の間の平均目標登録誤差(mTRE)を減少させる。さらに,硬膜を開ける前に得られた容積と切除の終わりに得られた容積の間のmTREは,3.54mm(±1.75mm)から2.05mm(±1.12mm)まで減少した。セグメント化構造は,異なる神経外科的相で得られたUS容積を登録するための良好な候補であることを示した。したがって,著者らの解決策は,術中USデータを含む神経外科的処置における脳シフトを補償することができる。Copyright 2019 The Author(s) Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (3件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
パターン認識  ,  人工知能  ,  医用画像処理 

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