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J-GLOBAL ID:202002257897529873   整理番号:20A1782832

DeepNerve:超音波画像シーケンスにおける正中神経の位置決めとセグメンテーションのための新しい畳込みニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

DeepNerve: A New Convolutional Neural Network for the Localization and Segmentation of the Median Nerve in Ultrasound Image Sequences
著者 (4件):
資料名:
巻: 46  号:ページ: 2439-2452  発行年: 2020年 
JST資料番号: H0578A  ISSN: 0301-5629  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)
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カーパルトンネル症候群は,振動マニュアルツールの使用または非常に反復的で力強い手作業による作業を含む職業で働く個人において一般的に発生する。近年,手根管症候群は正中神経運動をモニターする超音波イメージングにより評価されてきた。アクティブ輪郭モデルのような従来の画像解析法は,通常,正中神経の自動セグメンテーションを促進するのに使用されるが,通常,これらの通常は困難な手動介入に悩まされている。U-Netモデルに基づくDeepNerveと呼ばれる正中神経の局在化とセグメンテーションのための新しい畳み込みニューラルネットワークフレームワークを提案した。深部Nerveは,Maskトラックと畳込み長短期記憶の特性を統合し,正中神経を効果的に位置決めし,セグメント化する。実験結果に基づいて,提案モデルは,それぞれ0.8975,0.8912,0.9119および0.9015の高性能および平均Dice測定,精度,再現およびFスコア値を達成した。DeepNerveのセグメンテーション結果は,従来のアクティブ輪郭モデルと比較して有意に改善された。さらに,Studentのt検定の結果は,領域,周囲,アスペクト比および円度を含む正中神経の4つの変形測定における有意差を明らかにした。著者らは,提案したDeepNerveが正中神経の局在化とセグメンテーションに対して満足のいく結果を生成するだけでなく,臨床手根管症候群診断における応用に対するより有望な測定も作成すると結論する。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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パターン認識  ,  人工知能 
タイトルに関連する用語 (5件):
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