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J-GLOBAL ID：202102222369372512   整理番号：21A0228644

脳室巨大症を予測するための2次元胎児超音波画像からの自動脳側脳室比測定【JST・京大機械翻訳】

Automated Cerebral Lateral Ventricle Ratio Measurement From 2-Dimensional Fetal Ultrasound Image to Predict Ventriculomegaly

著者 (3件)： Nabila Maratun (Institut Teknologi Sepuluh Nopember,Biomedical Engineering Department,Surabaya,Indonesia) ,  Fatoni Muhammad Hilman (Institut Teknologi Sepuluh Nopember,Biomedical Engineering Department,Surabaya,Indonesia) ,  Sardjono Tri Arief (Institut Teknologi Sepuluh Nopember,Biomedical Engineering Department,Surabaya,Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CENIM  ページ： 64-69  発行年： 2020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： 胎児静脈巨大症(VM)は,超音波評価における脳室の拡張として記述される。心室直径に従って,VMは軽度,中等度,および重度として分類できる。心室直径または側方Ventricle比(LVR)に基づく異常な心室サイズを同定することにより,超音波検査を用いて静脈巨大症を診断できる。本研究では,データ変動性を克服するためにLVRを測定する方法を提案した。画像は最初に前処理段階に入り,次にHough変換段階に入り,関心領域(ROI)を決定した。次に,セグメンテーションと特徴抽出段階によって,LVRを生産するためにChooid Plexusを得た。このステージは,キャリッパを手動で産卵するステップを置き換える。最後に,心室の条件および脳室肥大症との関係を決定するために測定を行った。本方法から,実際の条件と比較したアルゴリズムの精度は68.42%,67.56%の精度,100%の感度および7.69%の特異性であった。Copyright 2021 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： アルゴリズム ,  *超音波 ,  セグメンテーション ,  超音波検査 ,  前処理 ,  特徴抽出 ,  静脈 ,  心室 ,  胎児 ,  *脳室 ,  *二次元 ,  *超音波画像 ,  Hough変換
準シソーラス用語： 特異性 ,  関心領域 , 【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 (8件)： 脳室 ,  巨大症 ,  予測 ,  2次元 ,  胎児 ,  超音波画像 ,  脳 ,  側脳室