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J-GLOBAL ID：202002281819660313   整理番号：20A0953497

非造影CTイメージングにおける虚血性脳卒中セグメンテーションのためのタスク指向ディープネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Task-oriented Deep Network for Ischemic Stroke Segmentation in Unenhanced CT Imaging

著者 (9件)： Wang Lei (Southern Medical University,School of Biomedical Engineering,Guangzhou,China,510515) ,  Li Sui (Southern Medical University,School of Biomedical Engineering,Guangzhou,China,510515) ,  Meng Mingqiang (Southern Medical University,School of Biomedical Engineering,Guangzhou,China,510515) ,  Chen Gaofeng (Southern Medical University,School of Biomedical Engineering,Guangzhou,China,510515) ,  Zhu Manman (Southern Medical University,School of Biomedical Engineering,Guangzhou,China,510515) ,  Bian Zhaoying (Southern Medical University,School of Biomedical Engineering,Guangzhou,China,510515) ,  Lyu Qingwen (Southern Medical University,Zhujiang Hospital,Guangzhou,China,510282) ,  Zeng Dong (South China University of Technology,Automation Science and Engineering,Guangzhou,China,510641) ,  Ma Jianhua (Southern Medical University,School of Biomedical Engineering,Guangzhou,510515)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： NSS/MIC  ページ： 1-3  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： 臨床において,非造影CT(unCT)は,最初に急性虚血性脳卒中検出のために使用されているが,時には,最初の数時間で,非CTにおける急性梗塞を描出することは困難である。現在,深部学習法は脳卒中セグメンテーションに使用できるが,それらは大量のアノテーションデータ,特に非CT画像に基づいている。一方,拡散強調磁気共鳴画像(DWI)は,明らかに梗塞脳組織を健康な領域から区別することができる。本研究では,外部情報,すなわちDWI画像を用いて,移動学習ネットワークにより,非CT画像における急性インフラクションをより明確に描写できるかどうかを調べた。転送学習フレームワークにおけるネットワークアーキテクチャを詳述し,DWI画像におけるセグメンテーションタスクを非CT画像に転送するために用いた訓練プロセスを記述した。特に,DWI画像で訓練されたネットワークにおける中間層は凍結され,次に直接的にパラメータ微調整により非CTタスクで訓練されたネットワークに転送される。ISLES2018データセットを用いて,このタスク指向転送ネットワークを検証し評価した。実験結果により,このタスク指向転送ネットワークは,0.793のディス係数を得ることができ,それは,非CT入力(ディス係数:0.570)を用いるだけのネットワークより,はるかに良好であることを実証した。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： 学習 ,  *セグメンテーション ,  *ネットワーク ,  *画像処理 ,  *脳卒中 ,  NMRイメージング ,  梗塞 ,  ネットワークアーキテクチャ ,  アノテーション
準シソーラス用語： 中間層 ,  CT画像 ,  *造影CT ,  虚血性脳卒中 ,  脳組織 ,  急性虚血性脳卒中 , 【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)： 造影CT ,  イメージング ,  虚血性脳卒中 ,  セグメンテーション ,  タスク