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J-GLOBAL ID：202102247759966312   整理番号：21A0902818

3D畳込みニューラルネットワークを用いた3T T1強調MRIスキャンからのParkinson病の検出【JST・京大機械翻訳】

Detection of Parkinson’s Disease from 3T T1 Weighted MRI Scans Using 3D Convolutional Neural Network

著者 (4件)： Chakraborty Sabyasachi (Department of Computer Engineering, Inje University, Gimhae 50834, Korea) ,  Aich Satyabrata (Institute of Digital Anti-Aging Healthcare, Inje University, Gimhae 50834, Korea) ,  Kim Hee-Cheol (Institute of Digital Anti-Aging Healthcare, Inje University, Gimhae 50834, Korea) ,  Kim Hee-Cheol (Ubiquitous Healthcare & Anti-aging Research Center (u-HARC), Inje University, Gimhae 50834, Korea)
資料名： Diagnostics (Web)  (Diagnostics (Web))
巻： 10  号： 6  ページ： 402  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7173A  ISSN： 2075-4418  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)

抄録/ポイント： Parkinson病は加齢集団に影響する神経変性疾患であり,黒質緻密部(SNc)におけるドーパミン作動性ニューロンの進行性消失によって引き起こされる。疾患の発症とともに,患者は,振戦,徐脈運動,姿勢とバランスの障害などの移動性障害に悩まされ,それは時間の経過により次第に悪化する。さらに,世界における高齢化人口の指数関数的成長があるので,Parkinson病に罹患する人々の数は増加し,政府に巨大な経済的負担を課す。しかし,現在まで,その発症後の人体から疾患を完全に根絶する治療法は発見されていない。したがって,Parkinson病の早期検出は,患者のドーパミン作動性ニューロンの進行性消失に取り組むために最も重要であり,より良好な寿命を有する。本研究では,3T T1強調MRIスキャンを,ベースライン訪問から406人の被験者のパーキンソン病進行マーカーイニシアティブ(PPMI)データベースから取得し,203人は健康で,203人はParkinson病に罹患した。データ前処理に続いて,3D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを開発し,Parkinson病の検出のための磁気共鳴映像法(MRI)スキャンにおける複雑なパターンを学習した。最後に,開発した3D CNNモデルは,研究の仮説と完全に整列し,95.29%の総合精度,0.943の平均再現率,0.927の平均精度,0.9430の平均特異性,0.936のf1スコア,および,両クラスに対する受信者動作特性(ROC-AUC)スコアが0.98であった。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データベース ,  指数関数 ,  振戦 ,  徐脈 ,  *三次元 ,  基準線 ,  NMRイメージング ,  計算機アーキテクチャ ,  *Parkinson病
準シソーラス用語： 神経変性疾患 ,  神経変性 ,  被験者 ,  特異性 ,  ドーパミン作動性ニューロン ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： パーキンソン病 ,  神経変性 ,  磁気共鳴イメージング(MRI) ,  畳込みニューラルネットワーク(CNN) ,  深層学習

分類 (1件)： 神経の基礎医学  (GN01020W)

引用文献 (50件)：

• Davie, C.A. A review of Parkinson’s disease. Br. Med. Bull. 2008, 86, 109-127.
• Aich, S.; Joo, M.I.; Kim, H.C.; Park, J. Improvisation of classification performance based on feature optimization for differentiation of Parkinson’s disease from other neurological diseases using gait characteristics. Int. J. Electr. Comput. Eng. 2019, 9, 5176-5184.
• Aich, S.; Pradhan, P.; Park, J.; Sethi, N.; Vathsa, V.; Kim, H.C. A validation study of freezing of gait (FoG) detection and machine-learning-based FoG prediction using estimated gait characteristics with a wearable accelerometer. Sensors 2018, 18, 3287.
• Chakraborty, S.; Aich, S.; Kim, H.C. 3D Textural, Morphological and Statistical Analysis of Voxel of Interests in 3T MRI Scans for the Detection of Parkinson’s Disease Using Artificial Neural Networks. In Healthcare; Multidisciplinary Digital Publishing Institute: Basel, Switzerland, 2020; Volume 8, p. 34.
• Aich, S.; Pradhan, P.M.; Chakraborty, S.; Kim, H.C.; Kim, H.T.; Lee, H.G.; Kim, I.H.; Joo, M.I.; Jong Seong, S.; Park, J. Design of a Machine Learning-Assisted Wearable Accelerometer-Based Automated System for Studying the Effect of Dopaminergic Medicine on Gait Characteristics of Parkinson’s Patients. J. Healthc. Eng. 2020, 2020, 1823268.

タイトルに関連する用語 (5件)： 3D ,  畳込みニューラルネットワーク ,  MRI ,  スキャン ,  Parkinson病