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J-GLOBAL ID：201902252169700384   整理番号：19A1195256

階層的定量化ネットワークによる左心室完全定量化【JST・京大機械翻訳】

Left Ventricle Full Quantification via Hierarchical Quantification Network

著者 (13件)： Yang Guanyu (LIST, Key Laboratory of Computer Network and Information Integration (Southeast University), Ministry of Education, Nanjing, China) ,  Yang Guanyu (Centre de Recherche en Information Biomedicale Sino-Francais (CRIBs), Southeast University, Nanjing, China) ,  Hua Tiancong (LIST, Key Laboratory of Computer Network and Information Integration (Southeast University), Ministry of Education, Nanjing, China) ,  Lu Chao (National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University, Nanjing, China) ,  Pan Tan (LIST, Key Laboratory of Computer Network and Information Integration (Southeast University), Ministry of Education, Nanjing, China) ,  Yang Xiao (National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University, Nanjing, China) ,  Hu Liyu (LIST, Key Laboratory of Computer Network and Information Integration (Southeast University), Ministry of Education, Nanjing, China) ,  Wu Jiasong (LIST, Key Laboratory of Computer Network and Information Integration (Southeast University), Ministry of Education, Nanjing, China) ,  Wu Jiasong (Centre de Recherche en Information Biomedicale Sino-Francais (CRIBs), Southeast University, Nanjing, China) ,  Zhu Xiaomei (Department of Radiology, The First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University, Nanjing, China) ,  Zhu Xiaomei (Centre de Recherche en Information Biomedicale Sino-Francais (CRIBs), Southeast University, Nanjing, China) ,  Shu Huazhong (LIST, Key Laboratory of Computer Network and Information Integration (Southeast University), Ministry of Education, Nanjing, China) ,  Shu Huazhong (Centre de Recherche en Information Biomedicale Sino-Francais (CRIBs), Southeast University, Nanjing, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11395  ページ： 429-438  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 心臓左心室(LV)機能の自動定量分析は,心疾患診断のための挑戦課題の1つである。4つの異なるパラメータ,すなわち,局所壁厚(RWT),心筋とLV空洞の面積,異なる方向と心臓相におけるLV寸法を,LV機能を評価するために使用する。本論文では,4つの異なるパラメータを同時に定量化するために,新しいマルチタスク定量化ネットワーク(HQNet)を実装した。ネットワークは,効率的な特徴埋め込みのために異なるカーネルサイズを有する異なるピラミッド状3D畳込みブロックを含む階層的畳込みニューラルネットワーク(HCNN)と呼ばれるカスタマイズされた畳込みニューラルネットワークによって主に構成される。そして,時間的モデリングのための2つの長い短期記憶(LSTM)ネットワーク。タスク間相関を考慮して,提案したネットワークは,位相の最終推定を改善するために,位相に対するマルチタスク制約を用いた。自己活性化関数はRELUの代わりに選択され,それは実験におけるモデルのより良い性能をもたらすことができる。145人の患者のMRシーケンスに関する実験は,HQNetが7倍の交差検証によって高い正確な推定を達成することを示した。平均面積,RWT,寸法の平均絶対誤差(MAE)はそれぞれ[数式:原文を参照]である。位相分類の誤差率は9.8%である。これらの結果は,提案したアプローチが4つのパラメータをすべて推定するための有望な性能を持つことを示した。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  モデリング ,  心臓 ,  心筋 ,  位相 ,  カスタム化 ,  角錐 ,  診断 ,  畳込み ,  心臓病 ,  三次元
準シソーラス用語： 短期記憶 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  マルチタスク ,  *左心室 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 左心室定量化 ,  階層的畳込みニューラルネットワーク ,  マルチタスク学習 ,  マルチタスク制約

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (2件)： 定量化 ,  左心室