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J-GLOBAL ID：202002221538049616   整理番号：20A2274416

解剖を意識した心臓運動推定【JST・京大機械翻訳】

Anatomy-Aware Cardiac Motion Estimation

著者 (6件)： Chen Pingjun (University of Florida, Gainesville, FL, USA) ,  Chen Xiao (United Imaging Intelligence, Cambridge, MA, USA) ,  Chen Eric Z. (United Imaging Intelligence, Cambridge, MA, USA) ,  Yu Hanchao (University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, IL, USA) ,  Chen Terrence (United Imaging Intelligence, Cambridge, MA, USA) ,  Sun Shanhui (United Imaging Intelligence, Cambridge, MA, USA)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12436  ページ： 150-159  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： 心臓運動推定は心機能の評価に重要である。心筋特徴追跡(FT)は,特別な走査手順を必要としないシネMRIから心臓運動を直接推定することができる。しかし,現在の深層学習ベースFT法は,学習が解剖学を考慮しない画像強度によってのみ誘導されるので,非現実的な心筋形状をもたらす。一方,学習による動き推定は,地上運動場が殆ど得られないため,困難である。本研究では,弱い監督により解剖を保存する心臓運動推定のための新しいAnatomy-Aware Tracker(AATracker)を提案した。畳み込み変分オートエンコーダ(VAE)は,現実的な心筋形状をカプセル化するために訓練される。ベースライン高密度運動トラッカーを運動場を近似するために訓練し,次にVAEから弱い監視の下で解剖認識運動場を推定するために精密化した。短軸よりも複雑な心筋の外観と運動を有する長軸心臓シネMRIで提案した方法を評価した。他の方法と比較して,AATrackerは追跡性能を著しく改善し,視覚的に現実的な追跡結果を提供し,心臓運動推定における提案した弱視化方式の有効性を実証した。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 ,  畳込み ,  変分法 ,  *心臓 ,  心筋 ,  弱視 ,  解剖学 ,  精密化 ,  有効性 ,  *解剖 ,  動き推定
準シソーラス用語： シネMRI ,  特徴追跡 ,  深層学習 ,  自己符号化器 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 解剖学の意識 ,  動き推定 ,  弱監視

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 解剖 ,  意識 ,  心臓 ,  運動推定