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J-GLOBAL ID：202002266629670368   整理番号：20A0387017

QSMGaN: 受容野を増加させた3D生成敵対ネットワークを用いた定量的感受性マッピングの改善【JST・京大機械翻訳】

QSMGAN: Improved Quantitative Susceptibility Mapping using 3D Generative Adversarial Networks with increased receptive field

著者 (7件)： Chen Yicheng (From the UCSF/UC Berkeley Graduate Program in Bioengineering, University of California, San Francisco and Berkeley, CA, USA) ,  Chen Yicheng (From the Department of Radiology and Biomedical Imaging, University of California San Francisco, San Francisco, CA, USA) ,  Jakary Angela (From the Department of Radiology and Biomedical Imaging, University of California San Francisco, San Francisco, CA, USA) ,  Avadiappan Sivakami (From the Department of Radiology and Biomedical Imaging, University of California San Francisco, San Francisco, CA, USA) ,  Hess Christopher P. (From the Department of Radiology and Biomedical Imaging, University of California San Francisco, San Francisco, CA, USA) ,  Lupo Janine M. (From the UCSF/UC Berkeley Graduate Program in Bioengineering, University of California, San Francisco and Berkeley, CA, USA) ,  Lupo Janine M. (From the Department of Radiology and Biomedical Imaging, University of California San Francisco, San Francisco, CA, USA)
資料名： NeuroImage  (NeuroImage)
巻： 207  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3139A  ISSN： 1053-8119  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： 定量的感受性マッピング(QSM)は,多数の神経疾患における組織感受性の定量化において大きな可能性を示す強力なMRI技術である。しかし,固有の不適切な双極子反転問題は磁化率マップの精度に大きく影響する。著者らは,QSMGAN::出力と比較して入力位相の増加した受容場を持つ3D U-ネットアーキテクチャに基づく3D深畳込みニューラルネットワークアプローチを提案し,勾配ペナルティ訓練戦略を用いてWGANを用いてネットワークをさらに精密化した。この方法は,単一方向位相マップから効率的に正確なQSMマップを生成し,従来の非学習ベースの双極子反転アルゴリズムよりも著しく優れている。一般化能力は,放射線誘発性脳微小出血を伴う非見られた病理学的脳腫瘍患者にアルゴリズムを適用することによって検証された。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： 放射線 ,  脳腫瘍 ,  磁化率 ,  双極子 ,  アルゴリズム ,  感受性 ,  神経系疾患 ,  精密化 ,  位相 ,  *ネットワーク ,  *三次元 ,  ペナルティ ,  NMRイメージング ,  学習
準シソーラス用語： *受容野 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 磁気共鳴イメージング ,  定量的感受性マッピング ,  双極子場反転 ,  深部畳込みニューラルネットワーク ,  生成的敵対ネットワーク ,  脳微小出血

分類 (2件)： 中枢神経系  (EJ12030F) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 受容野 ,  3D ,  敵対 ,  定量 ,  感受性 ,  マッピング