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J-GLOBAL ID：202002213769766931   整理番号：20A2273590

ラジオミクスに基づくニューラルアーキテクチャ探索のためのマルチモーダル情報融合【JST・京大機械翻訳】

Multi-modality Information Fusion for Radiomics-Based Neural Architecture Search

著者 (7件)： Peng Yige (School of Computer Science, University of Sydney, Sydney, NSW, Australia) ,  Bi Lei (School of Computer Science, University of Sydney, Sydney, NSW, Australia) ,  Fulham Michael (School of Computer Science, University of Sydney, Sydney, NSW, Australia) ,  Fulham Michael (Department of Molecular Imaging, Royal Prince Alfred Hospital, Sydney, NSW, Australia) ,  Feng Dagan (School of Computer Science, University of Sydney, Sydney, NSW, Australia) ,  Feng Dagan (Med-X Research Institute, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Kim Jinman (School of Computer Science, University of Sydney, Sydney, NSW, Australia)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12267  ページ： 763-771  発行年： 2020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： γ線Radiomicは,X線撮影画像から採掘可能な定量的特徴を抽出する方法である。これらの特徴は,例えば遠隔転移(DM)の発症を予測するため,予後の決定に使用できる。しかし,既存のラジノミクス法は,手作業無線特徴の設計と抽出と選択を含む複雑な手動努力を必要とする。また,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく最近のラジオミクス法は,ネットワークアーキテクチャ設計とハイパーパラメータチューニングにおける手動入力を必要とする。放射線複雑性は,例えば,PETから機能的情報があり,コンピュータ断層撮影(CT)からの相補的解剖学的局在性情報がある,例えば,複合陽電子放出トモグラフィー-計算機トモグラフィー(PET-CT)があるとき,さらに複合化される。既存のマルチモダリティラジノミクス法は,別々に抽出されるデータを手動で融合する。手動融合に対する信頼性は,医療画像の「exp者の理解に依存するので,しばしば準最適融合をもたらす。本研究では,ラジオミクスに対する最適マルチモダリティ画像特徴を自動的に導出し,手動プロセスへの依存性を否定するために,マルチモダリティニューラルアーキテクチャ探索法(MM-NAS)を提案した。軟部組織肉腫(STS)患者の公開PET-CTデータセットを用いてDMを予測する能力に関するMM-NASを評価した。著者らの結果は,著者らのMM-NASが最先端のラジノミクス法と比較してより高い予測精度を有することを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： γ線 ,  信頼性 ,  ネットワーク ,  同調 ,  採掘 ,  解剖学 ,  予後 ,  X線画像 ,  医用画像 ,  *多モード ,  *計算機アーキテクチャ ,  PET【トモグラフィー】 ,  計算機トモグラフィー
準シソーラス用語： 予測精度 ,  PET/CT , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ラジオミクス ,  マルチモーダル性 ,  ポジトロンエミッショントモグラフィー(PET-CT) ,  神経アーキテクチャ探索(NAS)

分類 (2件)： 腫ようの診断  (GE03020J) ,  放射線を利用した診断  (GC04020K)

タイトルに関連する用語 (4件)： ラジオミクス ,  探索 ,  マルチモーダル ,  情報融合