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J-GLOBAL ID：202102247125688723   整理番号：21A3174802

深層学習を用いたCT画像における頸部リンパ節のためのコンピュータ支援診断システム【JST・京大機械翻訳】

Computer aided diagnosis system for cervical lymph nodes in CT images using deep learning

著者 (5件)： Tekchandani Hitesh (PhD Scholar, Department of Electronics & Telecommunication, NIT Raipur, C.G., India) ,  Verma Shrish (Professor, Department of Electronics & Telecommunication, NIT Raipur, C.G., India) ,  Londhe Narendra D. (Associate Professor, Department of Electrical Engineering, NIT Raipur, C.G., India) ,  Jain Rajiv Ratan (Assistant Professor, Department of Radiotherapy, RCC Raipur, C.G., India) ,  Tiwari Avani (Assistant Professor, Department of Onco-Pathology, RCC Raipur, C.G., India)
資料名： Biomedical Signal Processing and Control  (Biomedical Signal Processing and Control)
巻： 71  号： PA  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3347A  ISSN： 1746-8094  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： 頭頚部癌の効率的治療は,頸部リンパ節(CLN)の迅速で信頼性のある検出と診断を必要とする。現在の実践では,診断のための検出と侵襲的オンコ病理学的試験のための手動法が,金標準として考えられている。これらの方法は,それらを非効率にする多くの欠点に悩まされる。これは非侵襲的で自動化されたコンピュータ支援診断(CADx)システムの必要性を提起する。そのようなCADxシステムは,判別情報を抽出するためのデータを下回り,コンピュータトモグラフィ(CT)画像は腫瘍学的疾患のための情報豊富で非侵襲的イメージングモダリティである。信頼できるCADxシステムの設計は,CT画像におけるCLNの正確な検出と分類の両方を必要とする。著者らは,CADxシステムのCLNs検出部分(LNdtnNet)のために,ベースUNetモデルによる注意機構と残留概念に基づく深層学習ベースの革新的でカスタマイズされたアーキテクチャを提案した。提案したCADxシステムの残りの診断部分(LNdgsNet)に対して,スクイーズと励起ネットワークに基づく別のアーキテクチャと修正VGGのベースモデルによる残差ネットワークを提案した。第一段階では,CLNs検出のための提案したLNdtnNetは,感度=92.78%とDiceスコア=94.18%の最良の結果を見出した。第二段階では,LNdgsNetは,それぞれ95.62%,93.88%,95.28%,および94.75%の曲線の下で,平均感度,特異性,精度,および面積を達成した。提案した両アーキテクチャは,テストケースのバックにバックする単一プラットフォーム上でオフラインランを訓練した。全体の結果は,提案したCADxシステムの有用性を確認した。Copyright 2021 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： 励起 ,  自動化 ,  金 ,  信頼性 ,  ネットワーク ,  *計算機診断 ,  残差 ,  *リンパ節 ,  計算機アーキテクチャ ,  頭頚部腫瘍 ,  計算機トモグラフィー ,  カスタム化
準シソーラス用語： *CT画像 ,  非侵襲 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： リンパ節 ,  悪性 ,  良性 ,  コンピュータ断層撮影 ,  深層学習 ,  注意 ,  スクイーズと励起

分類 (2件)： 腫ようの診断  (GE03020J) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層学習 ,  CT画像 ,  頸部リンパ節 ,  コンピュータ支援診断システム