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J-GLOBAL ID：202002267848100737   整理番号：20A2158804

肝臓移植片マクロ脂肪症評価のための革新的な方法としての人工知能の使用【JST・京大機械翻訳】

Use of Artificial Intelligence as an Innovative Method for Liver Graft Macrosteatosis Assessment

著者 (22件)： Cesaretti Manuela (Department of HPB Surgery and Liver Transplantation, AP-HP Hopital Beaujon, Clichy, France) ,  Cesaretti Manuela (Nanophysics Department, Istituto Italiano di Tecnologia, Genoa, Italy) ,  Cesaretti Manuela (Digestive Surgery and Liver Transplantation Unit, Centre Hospitalier Universitaire de Nice, Archet 2 Hospital, Nice, France) ,  Brustia Raffaele (Department of HPB Surgery and Liver Transplantation, AP-HP Hopital de la Pitie-Salpetriere, Paris, France) ,  Goumard Claire (Department of HPB Surgery and Liver Transplantation, AP-HP Hopital de la Pitie-Salpetriere, Paris, France) ,  Cauchy Francois (Department of HPB Surgery and Liver Transplantation, AP-HP Hopital Beaujon, Clichy, France) ,  Pote Nicolas (Department of Pathology, AP-HP Hopital Beaujon, Clichy, France) ,  Pote Nicolas (UMR1149, INSERM, Paris, France) ,  Dondero Federica (Department of HPB Surgery and Liver Transplantation, AP-HP Hopital Beaujon, Clichy, France) ,  Paugam-Burtz Catherine (Department of Anesthesia and Intensive Care, Paris 7 Diderot University, Sorbonne Paris Cite, Paris, France) ,  Durand Francois (UMR1149, INSERM, Paris, France) ,  Durand Francois (Hepatology and Liver Intensive Care, AP-HP Hopital Beaujon, Clichy, France) ,  Durand Francois (University Paris Diderot, Paris, France) ,  Paradis Valerie (Department of Pathology, AP-HP Hopital Beaujon, Clichy, France) ,  Paradis Valerie (UMR1149, INSERM, Paris, France) ,  Diaspro Alberto (Nanophysics Department, Istituto Italiano di Tecnologia, Genoa, Italy) ,  Mattos Leonardo (Department of Advanced Robotics, Istituto Italiano di Tecnologia, Genoa, Italy) ,  Scatton Olivier (Department of HPB Surgery and Liver Transplantation, AP-HP Hopital de la Pitie-Salpetriere, Paris, France) ,  Soubrane Olivier (Department of HPB Surgery and Liver Transplantation, AP-HP Hopital Beaujon, Clichy, France) ,  Moccia Sara (Department of Advanced Robotics, Istituto Italiano di Tecnologia, Genoa, Italy) ,  Moccia Sara (Department of Electronics, Information and Bioengineering, Politecnico di Milano, Milan, Italy) ,  Moccia Sara (Department of Biomedical Engineering, Universita Politecnica delle Marche, Ancona, Italy)
資料名： Liver Transplantation  (Liver Transplantation)
巻： 26  号： 10  ページ： 1224-1232  発行年： 2020年 
JST資料番号： A1616A  ISSN： 1527-6465  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： 辺縁肝臓(すなわち,技術的合併症の高いリスクを有する移植片および感染またはレシピエントへの感染または悪性腫瘍のリスクを有する移植片)を用いた肝臓移植片プールの世界的な実施は,移植片の質の正確な評価のための方法の開発への興味が増している。脂肪肝は,原発性非機能,早期移植片機能不全および不良移植片生存率のより高いリスクと関係する。本研究は,肝臓生検評価と比較して,調達中の脂肪肝の評価における人工知能(AI)の価値を分析することを目的とした。脳死ドナーからの合計117の連続した肝臓移植片が含まれ,2つのコホートに分類された:≧30対<30%の脂肪肝。AI分析は,移植片生検およびドナーデータと同様に,術中スマートフォン肝画像の存在を必要とした。最初に,現在の視覚認識法から生じる新しいアルゴリズムを開発し,訓練し,スマートフォン画像からの自動肝臓移植セグメンテーションを得るために検証した。第2に,完全自動化テクスチャ解析と肝臓移植片の分類を機械学習アルゴリズムにより行った。スマートフォン画像からの自動肝臓移植セグメンテーションは98%の精度(Acc)を達成したが,肝臓移植片特徴(描像とドナーデータ)の解析は移植片分類において89%のAccを示した(≧30対30%)。本研究は,AIが潜在的に非移植可能な肝臓移植片を確かに同定し,不適切な移植片利用を避けるため,手軽で非侵襲的な方法で脂肪変性を評価する可能性を有することを示す。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： アルゴリズム ,  セグメンテーション ,  脂肪肝 ,  *人工知能 ,  視認 ,  生存率 ,  生検 ,  母集団 ,  合併症 ,  *肝臓移植 ,  学習アルゴリズム ,  スマートフォン ,  ドナー【臓器移植】
準シソーラス用語： 悪性腫瘍 ,  肝生検 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 消化器疾患の外科療法  (GH05030R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 肝臓移植 ,  マクロ ,  脂肪症 ,  評価 ,  人工知能