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J-GLOBAL ID：202002220118265133   整理番号：20A2277421

ASPP融合特徴を用いた甲状腺結節の超音波画像セグメンテーション法【JST・京大機械翻訳】

Ultrasound Image Segmentation Method for Thyroid Nodules Using ASPP Fusion Features

著者 (4件)： Wu Yating (Department of Ultrasound, General Hospital of Ningxia Medical University, Yinchuan, China) ,  Shen Xueliang (Department of Otorhinolaryngology Head and Neck Surgery, General Hospital of Ningxia Medical University, Yinchuan, China) ,  Bu Feng (School of Electronic and Information Engineering, Soochow University, Suzhou, China) ,  Tian Jin (Department of Ultrasound, General Hospital of Ningxia Medical University, Yinchuan, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 172457-172466  発行年： 2020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： 超音波イメージング技術は,甲状腺結節を診断する際に医師を助けるために重要な役割を果たす。甲状腺周囲の組織構造は非常に複雑で,甲状腺結節の超音波画像を正確にセグメント化し,抽出することが困難である。この問題を解決するため,本論文では,ASPP融合特徴を用いた甲状腺結節超音波画像セグメンテーションのためのモデルアルゴリズムを提案した。第1に,空間ピラミッドプールと深さ方向分離可能畳込みを組み合わせ,写像特徴のサイズが文脈情報をよりよく捉える過程で変化するという問題を解決した。さらに,入力画像チャネルと空間情報を別々に処理する目的を達成するために,Atous Spatial Pyramid Pooling(ASPP)を提案した。特徴画像の次元とサイズを適切に減らすために,1×1畳込み演算を各畳込み計算の前に実行して,モデルサイズを最適化した。復号段階において,復号器モジュールは,復号器モジュールから以前に比較的低い分解能で特徴マップを適切に調整し,2つの畳込みの出力チャネル数を同じ値にセットする。すべての特徴は調整によって同じ次元を持ち,そして,特徴は要素ごとの加算によって融合できる。最後に,Dice類似係数(DSC),Prevent Match(PM)およびCorresponence Patio(CR)を評価基準として用いて,他のモデルアルゴリズムと比較した。実験結果は,提案モデルが従来のモデルと比較して甲状腺結節のための超音波画像のセグメンテーション効果を著しく改良することができることを示した。Copyright 2020 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： アルゴリズム ,  最適化 ,  写像 ,  畳込み ,  *超音波 ,  *セグメンテーション ,  復号器 ,  *甲状腺 ,  演算 ,  復号化 ,  *超音波画像
準シソーラス用語： 空間情報 ,  文脈情報 ,  *画像セグメンテーション ,  特徴マップ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 融合 ,  甲状腺結節 ,  音波画像 ,  セグメンテーション