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J-GLOBAL ID:202102211591750025   整理番号:21A0579434

二重分岐畳込みニューラルネットワーク,サポートベクトルマシンおよびランダムフォレストを用いた頭部CTにおける頭蓋内出血検出【JST・京大機械翻訳】

Intracranial Hemorrhage Detection in Head CT Using Double-Branch Convolutional Neural Network, Support Vector Machine, and Random Forest
著者 (2件):
資料名:
巻: 10  号: 21  ページ: 7577  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7135A  ISSN: 2076-3417  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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脳出血は,人間の生活への重大な脅威であり,タイムリーで正確な診断と治療が非常に重要である。脳出血の複数タイプは,出血の位置と特性に依存して区別される。主な分割は,硬膜下,硬膜外,心室内,実質内およびくも膜下出血の5つのサブタイプをカバーする。本論文では,頭部のコンピュータ断層撮影画像におけるこれらの頭蓋内出血型を検出するアプローチを示した。各出血サブタイプに対して訓練されたモデルは,ResNet-50アーキテクチャの二重分岐畳込みニューラルネットワークに基づいている。それは入力データの2つの色表現から特徴を抽出する:異なる強度窓で正規化された画像の連結と3D空間コンテキストを生成する3つの連続スライスのスタック。結合特徴ベクトルを分類器に通過して最終決定を生成した。サポートベクトルマシンとランダムフォレストの2つのツールを試験した。実験は,出血サブタイプに関連したラベルで注釈された各画像で,9997人の患者の11,454のCTシリーズからの372,556の画像を含んだ。フレームワークの分岐と,考慮中の2つの分類器のいずれかのモデルの両方から,深いネットワークを検証した。得られた結果はランダムフォレスト分類器と二重ソース特徴の組み合わせの使用を正当化した。システムはF1スコアに関して最先端の方法より優れている。最も高い検出精度は,心室内(96.7%)と実質内出血(93.3%)で得られた。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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神経系の診断 
引用文献 (29件):
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