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J-GLOBAL ID：202002218361219361   整理番号：20A2273472

高分解能臨床画像上の皮膚T細胞リンパ腫に対するマルチクラス皮膚病変セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Multi-class Skin Lesion Segmentation for Cutaneous T-cell Lymphomas on High-Resolution Clinical Images

著者 (10件)： Liu Zihao (NELVT, Department of Computer Science, Peking University, Beijing, China) ,  Liu Zihao (Advanced Institute of Information Technology, Peking University, Hangzhou, China) ,  Pan Haihao (Peking University First Hospital, Beijing, China) ,  Gong Chen (NELVT, Department of Computer Science, Peking University, Beijing, China) ,  Fan Zejia (NELVT, Department of Computer Science, Peking University, Beijing, China) ,  Wen Yujie (Peking University First Hospital, Beijing, China) ,  Jiang Tingting (NELVT, Department of Computer Science, Peking University, Beijing, China) ,  Xiong Ruiqin (NELVT, Department of Computer Science, Peking University, Beijing, China) ,  Li Hang (Peking University First Hospital, Beijing, China) ,  Wang Yang (Peking University First Hospital, Beijing, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12266  ページ： 351-361  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： 自動皮膚病変セグメンテーションは,診断における医師の支援に必須である。ほとんどの方法は,ダーモスコピー画像の病変セグメンテーションに焦点を合わせ,一方,臨床画像にはいくつかの焦点が集まっている。ほぼ全ての既存の方法は,正常皮膚部分から病変部を区別するため,二値セグメンテーション問題に対処し,局所孤立性皮膚病変を有する疾患のために設計されている。そのうえ,ダーモスコピー画像と臨床画像の両方の特性は4倍である。1)画像には1つの皮膚病変のみが存在する。(2)皮膚病変は,主に画像の中心に現れる。(3)背景は,同じモダリティの異なる画像間で類似していた。(4)画像の解像度は高くなく,いくつかの一般的なデータセットで平均約[数式:原文を参照]であった。対照的に,本論文では,3つの視覚的に類似の種類の病変を有する非常に攻撃的な皮膚疾患である,皮膚T細胞リンパ腫(CTCL)に対する4クラスセグメンテーションタスクに焦点を当てた。初めて,ヒトの異なる身体領域から捉えられた臨床画像のみを含む新しいデータセットを収集した。これらの画像の主な特徴は,4つの側面においてすべての既存の画像と異なった。(1)複数の皮膚病変部が各画像に存在する。(2)皮膚病変部は画像の異なる領域で広く散乱する。(3)画像のバックグラウンドは,大きな多様性を持った。(4)すべての画像は,[数式:原文を参照]の平均値によって,高い分解能を持った。CTCLの特性および困難に従って,著者らは新しいマルチ知識学習ネットワーク(MKLN)を設計した。実験結果は,著者らの方法の優位性を実証して,それは臨床ニーズを満たした。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： 視覚 ,  学習 ,  *セグメンテーション ,  ネットワーク ,  分解能 ,  ヒト ,  皮膚病 ,  *皮膚障害 ,  *高分解能
準シソーラス用語： *皮膚T細胞リンパ腫 ,  ダーモスコピー ,  モダリティ ,  病変部位 ,  *臨床画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 皮膚病変セグメンテーション ,  臨床画像 ,  ニューラルネットワーク

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (7件)： 高分解能 ,  臨床画像 ,  皮膚T細胞リンパ腫 ,  マルチ ,  クラス ,  皮膚病変 ,  セグメンテーション