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J-GLOBAL ID：202102251736472213   整理番号：21A0589790

限定ラベルを用いた深層学習ベース医用画像セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Deep learning-based medical image segmentation with limited labels

著者 (7件)： Chi Weicheng (Department of Radiation Oncology, The University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, TX 75390, United States of America) ,  Chi Weicheng (School of Software Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, Guangdong 510006, People’s Republic of China) ,  Ma Lin (Department of Radiation Oncology, The University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, TX 75390, United States of America) ,  Wu Junjie (Department of Radiation Oncology, The University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, TX 75390, United States of America) ,  Chen Mingli (Department of Radiation Oncology, The University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, TX 75390, United States of America) ,  Lu Weiguo (Department of Radiation Oncology, The University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, TX 75390, United States of America) ,  Gu Xuejun (Department of Radiation Oncology, The University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, TX 75390, United States of America)
資料名： Physics in Medicine and Biology  (Physics in Medicine and Biology)
巻： 65  号： 23  ページ： 235001 (12pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0324A  ISSN： 0031-9155  CODEN： PHMBA7  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深層学習(DL)ベースの自動セグメンテーションは,放射線療法応用における正確な器官描写の可能性を有するが,ロバストなモデルを訓練するために大量のクリーンラベル付きデータを必要とする。しかし,医学的イメージの注釈は,特にボクセルワイズラベルを必要とするセグメンテーションのために,非常に時間がかかり,臨床専門知識を必要とする。一方,注釈のない医用画像は豊富で,高度にアクセス可能である。クリーンラベルの限られた数の影響を軽減するために,著者らは,変形可能な画像記録(DIR)ベースのアノテーションを用いた弱い教師つきDL訓練アプローチを提案し,ラベルなしデータの豊度をレバーする。DIRを利用して,豊富なラベルなし画像上にアトラス輪郭を伝播し,ロバストなDLベースセグメンテーションモデルを訓練する,擬似輪郭を生成する。著者らの施設からの10のラベル付きTCIAデータセットと50のラベルなしCTスキャンによって,著者らのモデルは,TCIA試験セットの下顎,左と右耳下腺と左および右顎下腺,および著者らの制度上の臨床データセットと第三者(PDDCA)データセットに関する競争性能に関して,87.9%,73.4%,63.2%と61.0%のDice類似性係数を達成した。実験結果は,提案方法が従来のマルチアトラスDIR方式と完全に管理された限られたデータ訓練を凌駕し,限られた注釈付きデータによるDLベースの医用画像セグメンテーション応用に有望であることを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  顎下腺 ,  耳下腺 ,  放射線療法 ,  *医用画像 ,  類似性 ,  ロバスト性 ,  計算機トモグラフィー ,  アノテーション
準シソーラス用語： アトラス ,  臨床データ ,  自動セグメンテーション ,  *医用画像セグメンテーション ,  *深層学習 ,  ラベルなしデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (3件)： ラベル ,  深層学習 ,  医用画像セグメンテーション