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J-GLOBAL ID：202002219677420928   整理番号：20A2273477

深層学習による分娩内経会陰超音波画像の自動角度測定【JST・京大機械翻訳】

Automatic Angle of Progress Measurement of Intrapartum Transperineal Ultrasound Image with Deep Learning

著者 (5件)： Zhou Minghong (Department of Electronic Engineering, College of Information Science and Technology, Jinan University, Guangzhou, China) ,  Yuan Chao (Department of Electronic Engineering, College of Information Science and Technology, Jinan University, Guangzhou, China) ,  Chen Zhaoshi (Department of Electronic Engineering, College of Information Science and Technology, Jinan University, Guangzhou, China) ,  Wang Chuan (Department of Electronic Engineering, College of Information Science and Technology, Jinan University, Guangzhou, China) ,  Lu Yaosheng (Department of Electronic Engineering, College of Information Science and Technology, Jinan University, Guangzhou, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12266  ページ： 406-414  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： 進行の角度(AOP)は,分娩中の労働の進行を評価するのに使用される重要な指標である。しかし,AOPを手動で測定することは時間がかかり,主観的である。本研究では,母体および乳児状態の正確なモニタリングを達成するために,経会陰超音波(TPU)の自動AOP測定の課題に取り組んだ。著者らは,pubicシンフィックスエンドポイントのランドマークを同時に位置決めし,胎児頭部とpubic体節の領域をセグメント化するためのマルチタスクフレームワークを提案した。次に,著者らは,pubicシンフィックスの中心軸を得るために,ランドマークの局在化を利用した。その後,著者らは,pubic体節のより低いエンドポイントを通過するので,胎児頭部の接線を計算した。最後に,中心軸と接線からAOPを計算した。著者らのフレームワークは,Jinan大学の最初のAffilated病院で得られたTPUデータセットに基づいて評価し,それは10年以上の経験を有する超音波医師によって注釈付けされた。著者らの方法は7.6°の平均差を達成して,臨床診療における労働進展のリアルタイムモニタリングのための有望な展望を示した。著者らの知る限り,本研究は,AOP測定に深層学習法を適用する初めてである。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： *超音波 ,  セグメンテーション ,  胎児 ,  *分娩 ,  角度測定 ,  *会陰 ,  乳児 ,  *超音波画像 ,  エンドポイント ,  *深層学習 ,  子供
準シソーラス用語： マルチタスク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： マルチタスク学習 ,  超音波画像 ,  進歩の角度

分類 (1件)： 婦人科・産科の診断  (GS02000W)

タイトルに関連する用語 (5件)： 深層学習 ,  分娩 ,  会陰 ,  超音波画像 ,  角度測定