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J-GLOBAL ID：202002280675279662   整理番号：20A0834949

U-NET完全畳込みネットワークを用いた左心室の自動セグメンテーションと機能評価【JST・京大機械翻訳】

Automatic Segmentation and Functional Assessment of the Left Ventricle using U-net Fully Convolutional Network

著者 (9件)： Abdeltawab Hisham (University of Louisville,Bioengineering Department,Louisville,KY,USA) ,  Khalifa Fahmi (University of Louisville,Bioengineering Department,Louisville,KY,USA) ,  Taher Fatma (College of Technological Innovation, Zayed University,Dubai,UAE) ,  Beache Garth (University of Louisville,Department of Radiology,Louisville,KY,USA) ,  Mohamed Tamer (Institute of Molecular Cardiology, University of Louisville,Louisville,KY,USA) ,  Elmaghraby Adel (Computer Engineering and Computer Science, University of Louisville,Louisville,KY,USA) ,  Ghazal Mohammed (University of Louisville,Bioengineering Department,Louisville,KY,USA) ,  Keynton Robert (University of Louisville,Bioengineering Department,Louisville,KY,USA) ,  El-Baz Ayman (University of Louisville,Bioengineering Department,Louisville,KY,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IST  ページ： 1-6  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  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： 本論文では,左心室(LV)の自動セグメンテーションと定量的評価のための新しい方法を提案した。この方法は2段階で構成されている。最初に,完全畳込みU-ネットを,シネMR画像からLVのエピ-およびエンド-心臓境界のセグメンテーションのために使用した。このステップは,二値交差エントロピー(BCE)損失関数に起因するクラス不均衡問題を説明する新しい損失関数を組み込んだ。著者らの新しい損失関数はセグメンテーション精度を最大化し,BCEによって引き起こされるクラス不均衡の効果をペナルティ化する。第二段階では,LV関数パラメータ(すなわち駆出率)を推定する心室容積曲線を構築した。著者らの方法は,BCE損失(それぞれ0.89および0.86のDiceスコア)と比較して,エピおよびエンド-心臓境界(それぞれ0.94および0.96のDiceスコア)のセグメンテーションにおいて統計的有意性を示した。さらに,推定駆出率と金標準の間の0.97の高い正相関を得た。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  心臓 ,  ペナルティ ,  *畳込み ,  エントロピー ,  金 ,  順相 ,  *心室 ,  NMRイメージング ,  損失関数 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 駆出率 ,  定量的評価 ,  *自動セグメンテーション ,  *左心室 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： U-Net ,  畳込み ,  左心室 ,  自動セグメンテーション ,  機能評価