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J-GLOBAL ID：202002228556259920   整理番号：20A1031243

CT上の膵臓セグメンテーションのための深部学習法の成功率に影響する技術的および臨床的要因【JST・京大機械翻訳】

Technical and Clinical Factors Affecting Success Rate of a Deep Learning Method for Pancreas Segmentation on CT

著者 (7件)： Bagheri Mohammad Hadi (Clinical Image Processing Service, Radiology and Imaging Sciences Department, Clinical Center, National Institutes of Health, Bethesda, MD 20892-1182, USA) ,  Roth Holger (Imaging Biomarkers and Computer-aided Diagnosis Laboratory, Radiology and Imaging Sciences Department, Clinical Center, National Institutes of Health, Building 10 Room 1C224D MSC 1182, Bethesda, MD 20892-1182) ,  Kovacs William (Clinical Image Processing Service, Radiology and Imaging Sciences Department, Clinical Center, National Institutes of Health, Bethesda, MD 20892-1182, USA) ,  Yao Jianhua (Clinical Image Processing Service, Radiology and Imaging Sciences Department, Clinical Center, National Institutes of Health, Bethesda, MD 20892-1182, USA) ,  Farhadi Faraz (Radiology and Imaging Sciences, National Institutes of Health Clinical Center, Bethesda, MD) ,  Li Xiaobai (Biostatistics and Clinical Epidemiology Service (BCES), National Institutes of Health Clinical Center, Bethesda, MD) ,  Summers Ronald M. (Imaging Biomarkers and Computer-aided Diagnosis Laboratory, Radiology and Imaging Sciences Department, Clinical Center, National Institutes of Health, Building 10 Room 1C224D MSC 1182, Bethesda, MD 20892-1182)
資料名： Academic Radiology  (Academic Radiology)
巻： 27  号： 5  ページ： 689-695  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3289A  ISSN： 1076-6332  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)

抄録/ポイント： 正確な膵臓セグメンテーションには,外科的計画,糖尿病の評価,および膵臓腫瘍の検出と分析における応用がある。膵臓セグメンテーション精度に影響する因子は,以前に報告されていない。本研究の目的は,CT上の膵臓セグメンテーションの精度に悪影響を及ぼす技術的および臨床的因子を同定することである。このIRBとHIPAA準拠研究において,53人の男性と29人の女性の82の門脈-静脈相腹部CTスキャンの公的に利用可能なアーカイブにおける膵臓セグメンテーションのために,深い畳込み神経回路網を用いた。セグメンテーションの精度を,Dice類似性係数(DSC)によって評価した。次に,DSCを人口統計学的および臨床データ(年齢,性別,身長,体重指数),CT技術的因子(画像画素サイズ,スライス厚さ,経口コントラストの有無),およびCT画像所見(膵臓の容積と減衰,内臓腹部脂肪,および膵臓の5mm近傍の構造のCT減衰)と相関させた。平均DSCは78%±8%であった。DSCと統計学的に有意に相関した因子は,体重指数(r=0.34,p<0.01),内臓腹部脂肪(r=0.51,p<0.0001),膵臓の容積(r=0.30,p=0.01),膵臓の中央値と平均CT減衰(r=-0.53,p<0.0001,r=-0.52,p<0.0001)を含んだ。膵臓のDSCと身長,性別,または平均CT減衰の間に有意な相関はなかった。内臓腹部脂肪の増加と膵臓周囲または周囲の脂肪蓄積は,膵臓のより正確なセグメンテーションに関連する主要因子である。著者らの知見の潜在的応用には,特定のスキャンまたはデータセットの膵臓セグメンテーション困難性の評価,およびより挑戦的な膵臓セグメンテーションのためにより良く働く方法の同定が含まれている。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コントラスト ,  畳込み ,  *学習 ,  *セグメンテーション ,  静脈 ,  糖尿病 ,  女性 ,  男性 ,  画素 ,  門脈 ,  膵臓腫瘍 ,  計算機トモグラフィー ,  神経回路網 ,  身長
準シソーラス用語： 腹部脂肪 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 膵臓 ,  セグメンテーション ,  深層学習 ,  コンピュータ断層撮影

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (7件)： CT ,  膵臓 ,  セグメンテーション ,  深部 ,  成功率 ,  臨床 ,  要因