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J-GLOBAL ID：201902285063030773   整理番号：19A0467742

臨床診断に向けて:畳み込みニューラルネットワークを用いた多重スペクトルMR画像上の自動ストローク病変セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Towards Clinical Diagnosis: Automated Stroke Lesion Segmentation on Multi-Spectral MR Image Using Convolutional Neural Network

著者 (6件)： Liu Zhiyang (Tianjin Key Laboratory of Optoelectronic Sensor and Sensing Network Technology, College of Electronic Information and Optical Engineering, Nankai University, Tianjin, China) ,  Cao Chen (Department of Medical Imaging, Key Laboratory for Cerebral Artery and Neural Degeneration of Tianjin, Tianjin Huanhu Hospital, Tianjin, China) ,  Ding Shuxue (Tianjin Key Laboratory of Optoelectronic Sensor and Sensing Network Technology, College of Electronic Information and Optical Engineering, Nankai University, Tianjin, China) ,  Liu Zhiang (School of Electrical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Han Tong (Department of Medical Imaging, Key Laboratory for Cerebral Artery and Neural Degeneration of Tianjin, Tianjin Huanhu Hospital, Tianjin, China) ,  Liu Sheng (School of Basic Medical Sciences, Tianjin Medical University, Tianjin, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 6  ページ： 57006-57016  発行年： 2018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： 虚血性脳卒中を有する患者は,最も早期の確定診断から最も利益を得ることができる。磁気共鳴画像(MRIs)における脳卒中病変の定量的評価は臨床診断において有効であるが,脳卒中病変を手動で分割することは一般的に使用されているが,それは面倒で時間がかかる課題である。したがって,完全に自動化された方法において脳卒中病変をどのようにセグメント化するかは,最近広い注目を集めている。臨床的に獲得されたMRIsが通常厚いスライスを持つことを考慮して,2Dスライスベースのセグメンテーション法を提案した。特に,拡散強調画像,見掛け拡散係数,T2強調画像を入力として用い,残差構造化完全畳込みネットワーク(Re-FCN)を提案した。提案したRes-FCNを訓練し,臨床的に得られた212の212を有する大規模データセットについて評価し,被験者当たり1.515の偽陰性病変の平均数を有する0.645の平均二乗係数を達成した。提案されたRes-FCNは,すべての2Dスライスベースのセグメンテーション法の間で非常に競争力のある結果を提示する,公開データセット,すなわちISLES2015-SISS上でさらに評価される。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： 畳込み ,  自動化 ,  二次元 ,  残差 ,  *NMRイメージング ,  *ネットワーク ,  脳卒中 ,  *セグメンテーション ,  被験者 ,  見掛の拡散係数 ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  改変
準シソーラス用語： 偽陰性 ,  大規模データセット ,  *病巣 ,  *臨床診断 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (7件)： 臨床診断 ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  多重スペクトル ,  MR画像 ,  ストローク ,  病変 ,  セグメンテーション