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J-GLOBAL ID：202002279803787667   整理番号：20A2475460

コンピュータ断層撮影血管造影のマルチアトラス心臓構造セグメンテーションの改善:異種データセットに基づく性能評価【JST・京大機械翻訳】

Improving multi-atlas cardiac structure segmentation of computed tomography angiography: A performance evaluation based on a heterogeneous dataset

著者 (9件)： Bui Vy (National Heart, Lung, And Blood Institute, National Institutes of Health, Bethesda, MD, 20892, USA) ,  Bui Vy (Department of Electrical Engineering and Computer Science, Catholic University of America, Washington, DC, 20064, USA) ,  Hsu Li-Yueh (National Heart, Lung, And Blood Institute, National Institutes of Health, Bethesda, MD, 20892, USA) ,  Hsu Li-Yueh (Department of Radiology and Imaging Sciences, National Institutes of Health, Bethesda, MD, 20892, USA) ,  Shanbhag Sujata M. (National Heart, Lung, And Blood Institute, National Institutes of Health, Bethesda, MD, 20892, USA) ,  Tran Loc (Department of Electrical Engineering and Computer Science, Catholic University of America, Washington, DC, 20064, USA) ,  Bandettini W. Patricia (National Heart, Lung, And Blood Institute, National Institutes of Health, Bethesda, MD, 20892, USA) ,  Chang Lin-Ching (Department of Electrical Engineering and Computer Science, Catholic University of America, Washington, DC, 20064, USA) ,  Chen Marcus Y. (National Heart, Lung, And Blood Institute, National Institutes of Health, Bethesda, MD, 20892, USA)
資料名： Computers in Biology and Medicine  (Computers in Biology and Medicine)
巻： 125  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： E0858A  ISSN： 0010-4825  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： マルチアトラスベースセグメンテーションは,アトラス画像とラベルの代表的集合を構造セグメンテーションのためのターゲット画像に変換する効果的な技術である。しかし,このアプローチの重要な限界は,画像誤レジストレーションを防ぎ,セグメンテーション故障を避けるために,アトラスとターゲット画像がボリューム方向,カバレッジ,または取得プロトコルにおいて類似であるという事実に関係する。本研究では,マルチアトラス心臓構造セグメンテーションフレームワークの性能に対する不均一コンピュータトモグラフィ血管造影(CTA)データセットの使用の影響を評価することを目的とした。簡単な線形反復クラスタリング(SLIC)スーパーボクセル法を利用した一般化技法を提案し,その後の心臓構造セグメンテーションの前に心臓を囲む境界ボックス領域を検出した。この技法は,異なる画像プロトコルから得られたCTAデータセットを処理し,そのセグメンテーション精度と速度を改善するために,著者らのフレームワークを容易にする。当施設からの60CTA研究に基づく4方向交差比較と,マルチモダリティ全心臓分割MICCAIチャレンジからの60CTAデータセットに基づき,提案したフレームワークは,異なるイメージング設定から取得した交換可能なアトラスとターゲットデータセットに基づく7つの異なる心臓構造のセグメンテーションにおいて良好に機能することを示した。全体の結果に対して,著者らの自動セグメンテーションフレームワークは,全データセットにわたって,中央値Dice,平均距離,およびHausdorff距離が0.88,1.5mm,および9.69mmに達した。両データセットの平均処理時間は1.55分であった。さらに,本研究は,正確なマルチアトラス心臓構造セグメンテーションのために,異なる画像プロトコルと施設から異種データセットを利用することが可能であることを示した。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： 加工時間 ,  故障 ,  *セグメンテーション ,  *心臓 ,  画像処理 ,  クラスタ化 ,  線形性 ,  *血管造影 ,  計算機トモグラフィー ,  性能評価
準シソーラス用語： *アトラス ,  Hausdorff距離 ,  CT血管造影 ,  マルチモダリティ ,  自動セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 心臓コンピュータ断層撮影 ,  心臓セグメンテーション ,  マルチアトラスセグメンテーション

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (7件)： コンピュータ断層撮影血管造影 ,  マルチ ,  アトラス ,  心臓 ,  セグメンテーション ,  異種データ ,  性能評価