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J-GLOBAL ID:202002213925628936   整理番号:20A0448136

急性脳卒中における病変運命予測のための畳込み神経回路網のトレーニングを促進するための模擬潅流MRIデータ【JST・京大機械翻訳】

Simulated perfusion MRI data to boost training of convolutional neural networks for lesion fate prediction in acute stroke
著者 (6件):
資料名:
巻: 116  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: E0858A  ISSN: 0010-4825  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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急性虚血性脳卒中の最終組織転帰予測の問題を,物理的に現実的な模擬灌流磁気共鳴画像から評価した。動脈入力関数に焦点を合わせた異なるタイプのシミュレーションを論じた。これらの模擬灌流磁気共鳴画像を,実際の患者を予測するために畳込み神経回路網に供給した。最新の性能に近い性能は,患者特異的アプローチで得られる。このアプローチは,テストされた実際の患者の動脈入力機能に調整された模擬画像からのみモデルを訓練することにある。これは,灌流から最終的な梗塞を予測するための物理的に現実的なシミュレーション画像の付加価値を示す。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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