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J-GLOBAL ID：201902260201028236   整理番号：19A1382686

MRI脳画像のグリッド生成とセグメンテーションに対する微分幾何パラメータの影響【JST・京大機械翻訳】

Effects of Differential Geometry Parameters on Grid Generation and Segmentation of MRI Brain Image

著者 (5件)： Zhu Yongpei (Department of Biomedical Engineering, Graduate School at Shenzhen, Tsinghua University, Shenzhen, China) ,  Zhou Zicong (Department of Mathematics, The University of Texas at Arlington, Arlington, USA) ,  Liao Guojun (Department of Mathematics, The University of Texas at Arlington, Arlington, USA) ,  Yang Qianxi (Department of Biomedical Engineering, Graduate School at Shenzhen, Tsinghua University, Shenzhen, China) ,  Yuan Kehong (Department of Biomedical Engineering, Graduate School at Shenzhen, Tsinghua University, Shenzhen, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 7  ページ： 68529-68539  発行年： 2019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： 磁気共鳴画像(MRI)における脳組織の正確なセグメンテーションは,異なるタイプの脳異常により困難な課題である。本論文では,変形法を,2D MRI画像格子を生成し,3D MRI画像に拡張するための,拡散形態の構築に焦点を当て,完全に異なるアプローチにより,移動領域に対する変形問題の新しい形成と拡散形態の構築を明らかにした。このアイデアは,2Dおよび3D MRI画像グリッドにより生成されたJacobi行列(JD),発散(DIV)およびカールベクトル(CV)を含む一次微分演算子を直接制御し,脳セグメンテーションの性能を改善するために,他のモダリティ(T1強調,T1IRおよびT2-FLAIR)または単一T1強調モダリティを用いた。さらに重要なことに,理論解析と数値実験の両方により,2Dと3D MRI画像グリッドの生成に対する3つの最適化パラメータの影響を検討した。著者らは,VoxResNetに基づくIBSRデータセットとMRBrRS18データセットに関してこの方法をテストして,MRI脳セグメンテーションの精度に及ぼす3つのパラメータの影響を検証した。最後に,2D U-net,3D U-net,およびVoxResNetを含む3つのネットワークにおける著者らの方法のセグメンテーション性能を比較した。著者らは,提案方法が脳セグメンテーションと臨床診断における性能を進めることができると信じる。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： *画像 ,  NMRイメージング ,  二次元 ,  Jacobi行列 ,  *セグメンテーション ,  *パラメータ ,  最適化 ,  ネットワーク ,  *微分幾何学
準シソーラス用語： 数値実験 ,  理論解析 ,  モダリティ ,  三次元MRI ,  脳組織 ,  *脳画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： MRI ,  脳画像 ,  グリッド ,  セグメンテーション ,  微分幾何 ,  パラメータ