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J-GLOBAL ID：202002260015813068   整理番号：20A0775143

金属アーチファクト補正(SEMAC)MRIのためのスライス符号化のための人工神経回路網【JST・京大機械翻訳】

Artificial neural network for Slice Encoding for Metal Artifact Correction (SEMAC) MRI

著者 (6件)： Seo Sunghun (Department of Bio and Brain Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Daejeon, Korea) ,  Do Won-Joon (Department of Bio and Brain Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Daejeon, Korea) ,  Luu Huan Minh (Department of Bio and Brain Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Daejeon, Korea) ,  Kim Ki Hwan (Department of Bio and Brain Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Daejeon, Korea) ,  Choi Seung Hong (Department of Radiology, Seoul National University College of Medicine, Seoul, Korea) ,  Park Sung-Hong (Department of Bio and Brain Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Daejeon, Korea)
資料名： Magnetic Resonance in Medicine  (Magnetic Resonance in Medicine)
巻： 84  号： 1  ページ： 263-276  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2675A  ISSN： 0740-3194  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： 目的:金属アーチファクト補正(SEMAC)MRIのためのスライス符号化を加速するための新しい人工神経回路網(ANNs)を開発する。方法:3T SkyraスキャナーでSEMACを用いて,金属神経めっき器具を含む脳腫瘍手術後の8つのチタンファントムと77人の患者をスキャンした。ファントムについては,多層パーセプトロン(MLP)と畳込みニューラルネットワーク(CNN)の両方を開発するために,陽子密度,T1,およびT2強調画像を得た。患者のために,T2強調画像をCNNを開発するために得た。すべてのネットワークを入力としてSEMAC因子4または6,標識として因子12を用いて訓練し,3または2の加速因子を得た。CNNモデルの性能を,ファントムデータセット上での平行イメージングと圧縮センシングに対して比較した。異なるコントラストに対するモデルの一般化可能性を調べるために,2つの余分なT1加重in vivoセットを得た。【結果】多層パーセプトロンとCNNの両方は,入力画像より良好にアーチファクトを抑制した画像を提供し,視覚的および定量的にラベル画像に匹敵し,入力SEMAC因子と画像型にかかわらず傾向が観察された(P<0.01)。CNNは,多層パーセプトロン,平行イメージング,および圧縮センシングよりも,アーチファクトをより良く抑制した(P<0.01)。患者データセットに関する試験は,視覚的および定量的に明確な金属アーチファクト抑制を示した(P<0.01)。T1データセットについての試験も明らかな視覚的金属アーチファクト抑制を示した。結論:本研究は,SEMAC MRIを加速するために人工神経回路網の新しい有効な方法を導入し,一方,金属アーチファクト抑制の同等の品質を維持した。予備的な患者データセットへの適用は,臨床使用における実現可能性を証明し,さらなる研究を保証する。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： チタン ,  走査装置 ,  *ニューラルネットワーク ,  コントラスト ,  ネットワーク ,  陽子 ,  多層パーセプトロン ,  脳腫瘍 ,  *アーチファクト ,  めっき ,  ファントム ,  画像処理 ,  視覚
準シソーラス用語： 圧縮センシング ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 人工神経回路網 ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  金属アーチファクト ,  多層パーセプトロン ,  SEMAC ,  U-NET

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 金属アーチファクト ,  MRI ,  スライス ,  符号化 ,  人工神経回路網