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J-GLOBAL ID：202002246446027243   整理番号：20A2192867

ニューラルネットワークを用いた臨床後天性コンピュータ断層撮影スキャンの自動体組成分析【JST・京大機械翻訳】

Automated body composition analysis of clinically acquired computed tomography scans using neural networks

著者 (8件)： Paris Michael T. (Department of Kinesiology, University of Waterloo, Waterloo, ON, Canada) ,  Tandon Puneeta (Department of Gastroenterology, University of Alberta, Edmonton, AB, Canada) ,  Heyland Daren K. (Department of Critical Care, Kingston General Hospital, Kingston, ON, Canada) ,  Heyland Daren K. (Clinical Evaluation Research Unit, Queens University, Kingston, ON, Canada) ,  Furberg Helena (Department of Epidemiology and Biostatistics, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, NY, USA) ,  Premji Tahira (Department of Kinesiology, University of Waterloo, Waterloo, ON, Canada) ,  Low Gavin (Department of Radiology, University of Alberta, Edmonton, AB, Canada) ,  Mourtzakis Marina (Department of Kinesiology, University of Waterloo, Waterloo, ON, Canada)
資料名： Clinical Nutrition  (Clinical Nutrition)
巻： 39  号： 10  ページ： 3049-3055  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1761A  ISSN： 0261-5614  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： 骨格筋と脂肪組織の量と質は,いくつかの疾患にわたる臨床転帰の重要な予後因子である。臨床的に取得したコンピュータ断層撮影(CT)スキャンは,体組成の定量化に一般的に使用されるが,手動分析は面倒で高価である。本研究の主目的は,CTスキャンを用いた自動身体組成分析フレームワークを開発することである。重症,肝硬変,膵臓癌および明細胞腎細胞癌患者ならびに腎臓および肝臓ドナーからの第3腰椎のCTスキャンを,体組成のために手動で分析した。骨格筋と脂肪組織の自動セグメンテーションのためのニューラルネットワークを開発し,検証するためにスキャンの90%を用いた。ネットワーク精度を,Dice類似度係数(DSC)を用いてスキャンの残りの10%で評価し,それは,人間と自動セグメンテーションの間の重なり(0=no重複,1=完全重複)を定量化した。893人の患者のうち,44%は女性であり,平均(±SD)年齢とボディマスインデックスはそれぞれ52.7(±15.8)歳と28.0(±6.1)kg/m2であった。試験コホート(n=89)において,DSCスコアは,骨格筋(0.933±0.013)および筋間(0.900±0.034),内臓(0.979±0.019)および皮下(0.986±0.016)脂肪組織に対するヒトおよびネットワーク予測セグメンテーションの間の優れた一致を示した。ネットワークセグメンテーションは,現代の計算ハードウェアを用いて,Δλ350ミリ秒/スキャンを行った。本ネットワークは,多様な体組成表現型と臨床コホートを分析する優れた能力を示し,臨床集団における健康結果を予測する能力を高めるための実行可能な機会を創出する。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： セグメンテーション ,  *ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  肝硬変 ,  骨格筋 ,  脂肪組織 ,  ヒト ,  表現型 ,  ハードウェア ,  腰椎 ,  母集団 ,  膵臓腫瘍 ,  *計算機トモグラフィー ,  腎細胞癌 ,  ボディマスインデックス

著者キーワード (4件)： 自動体組成分析 ,  サルコペニア ,  コンピュータ断層撮影 ,  ニューラルネットワーク

分類 (2件)： 腫ようの診断  (GE03020J) ,  泌尿生殖器の腫よう  (GM04000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： ニューラルネットワーク ,  臨床 ,  コンピュータ断層撮影 ,  スキャン ,  体組成 ,  分析