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J-GLOBAL ID：202002260076810778   整理番号：20A2783452

U-Netに基づく冠動脈CTA画像セグメンテーションと三次元可視化【JST・京大機械翻訳】

Coronary artery CTA image segmentation and three-dimensional visualization Based on U-Net

著者 (3件)： Duan Xiaojie (Tianjin Key Laboratory of Optoelectronic, Detection Technology and Systems, School of Electronics and Information Engineering/Tiangong University, Tianjin, China) ,  Li Yang (Tianjin Key Laboratory of Optoelectronic, Detection Technology and Systems, School of Electronics and Information Engineering/Tiangong University, Tianjin, China) ,  Wang Jianming (Tianjin Key Laboratory of Optoelectronic, Detection Technology and Systems, School of Electronics and Information Engineering/Tiangong University, Tianjin, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ISAIMS 2020  ページ： 64-68  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
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： 背景:冠動脈アテローム硬化性心疾患(CAD)は,血管腔の狭窄または閉塞による心筋虚血,低酸素または壊死に起因する心臓病を指し,世界中の人々の生命および健康を深刻に危険にさらす。冠状動脈の正確な抽出は,広範な注目を集めている。本論文の主な研究は次の通りである。画像強調処理は,CTA画像における冠状動脈領域のコントラストを改善するために,Hessianマトリックスに基づくマルチスケール強化フィルタによって実行した。U-Netネットワークの高速訓練と正確な特徴認識方式を用いて,人体のCTA画像における関心の冠状動脈の領域を位置付けして,大まかにセグメント化して,CTA画像における冠状動脈の位置および形状が異なる,そしてそれは,容易にセグメンテーション誤差に導いた。輪郭進化のための様々な条件制約レベル集合アルゴリズムを設計することによって,冠状動脈の正確なセグメンテーションと抽出を最終的に達成する。冠状動脈の3次元可視化システムを移動キューブアルゴリズムによって設計した。他の典型的アルゴリズムと比較して,本論文で設計したセグメンテーションアルゴリズムは,平均オーバラップ率を12.41%まで増加させることができた。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  コントラスト ,  フィルタ ,  *セグメンテーション ,  ネットワーク ,  血管 ,  心臓病 ,  酸素欠乏 ,  *冠動脈 ,  冠動脈硬化症 ,  狭窄症 ,  画像強調 ,  心筋虚血
準シソーラス用語： *画像セグメンテーション ,  オーバラップ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： レベル集合アルゴリズム ,  U-Netネットワーク ,  冠動脈CTA画像 ,  三次元可視化

分類 (2件)： 循環系の診断  (GJ02000V) ,  放射線を利用した診断  (GC04020K)

タイトルに関連する用語 (4件)： U-Net ,  冠動脈CTA ,  画像セグメンテーション ,  三次元可視化