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J-GLOBAL ID：201902260193143566   整理番号：19A1638942

WRN-PPNETを用いた多モード脳腫瘍画像セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Multimodal brain tumor image segmentation using WRN-PPNet

著者 (4件)： Wang Yu (Beijing Key Laboratory of Big Data Technology for Food Safety, School of Computer and Information Engineering, Beijing Technology and Business University, Beijing 100048, China) ,  Li Changsheng (Beijing Key Laboratory of Big Data Technology for Food Safety, School of Computer and Information Engineering, Beijing Technology and Business University, Beijing 100048, China) ,  Zhu Ting (Beijing Key Laboratory of Big Data Technology for Food Safety, School of Computer and Information Engineering, Beijing Technology and Business University, Beijing 100048, China) ,  Zhang Jingyang (Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China)
資料名： Computerized Medical Imaging and Graphics  (Computerized Medical Imaging and Graphics)
巻： 75  ページ： 56-65  発行年： 2019年 
JST資料番号： T0220A  ISSN： 0895-6111  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 腫瘍のセグメンテーションは,医療分野における脳がんの診断と予後にとって非常に重要である。ノイズ,不均一灰色,組織の多様性,モダリティ間のバイアス,および磁気共鳴画像(MRI)における腫瘍と隣接組織の間のファジィ境界のため,腫瘍セグメンテーションは非常に困難な作業である。現在,既存の脳腫瘍セグメンテーション法の多くは,評価者や専門家の介入が必要とされているので,厄介で便利である。本論文において,自動的方法(広い残留ネットワークとピラミッドプールネットワーク(WRN-PPNet)と呼ぶ)を提唱して,それは自動的に神経膠腫端部をセグメント化することができた。主な考え方を以下に述べた。最初に,WRNを用いて,強い表現能力を有することが証明された多モード脳腫瘍スライスの特徴を抽出した。第二に,pPNETによって得られた異なるレベルによるグローバル事前表現を,WRNからの特徴に関して積み重ねた。最後に,元の入力を再びネットワークに供給するスケール回復モジュールを利用して,元の入力と同じサイズを持つ画素レベルの予測を生成した。Dice係数,感度係数および予測陽性値(PPV)係数を用いて,WRN-PPNetの性能を定量的に評価した。実験結果は,提案方法が他の最先端の方法と比較して優れた性能を持つことを示して,ランダムに選択した試験データに関する平均Dice,感受性とPPVは,個々に,0.91,0.94と0.89に達することができた。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *腫瘍 ,  *多モード ,  感受性 ,  予測 ,  *セグメンテーション ,  予後 ,  NMRイメージング ,  *脳腫瘍 ,  ネットワーク ,  角錐 ,  雑音 ,  神経膠腫 ,  曖昧さ ,  画素
準シソーラス用語： モダリティ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： マルチモード磁気共鳴イメージング ,  神経膠腫 ,  広域残留ネット ,  ピラミッドプールネット ,  末端への末端 ,  自動セグメンテーション

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： WRN ,  多モード ,  脳腫瘍 ,  画像セグメンテーション