MyoPS:3列心臓磁気共鳴画像を組み合わせた心筋病理学セグメンテーションのベンチマーク【JST・京大機械翻訳】

Li Lei; Wu Fuping; Wang Sihan; Luo Xinzhe; Martin-Isla Carlos; Zhai Shuwei; Zhang Jianpeng; Liu7 Yanfei; Zhang Zhen; Ankenbrand Markus J.; Jiang Haochuan; Zhang Xiaoran; Wang Linhong; Arega Tewodros Weldebirhan; Altunok Elif; Zhao Zhou; Li Feiyan; Ma Jun; Yang Xiaoping; Puybareau Elodie; Oksuz Ilkay; Bricq Stephanie; Li Weisheng; Punithakumar Kumaradevan; Tsaftaris Sotirios A.; Schreiber Laura M.; Yang Mingjing; Liu Guocai; Xia Yong; Wang Guotai; Escalera Sergio; Zhuang Xiahai

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202107012415 整理番号：22P0025423

MyoPS:3列心臓磁気共鳴画像を組み合わせた心筋病理学セグメンテーションのベンチマーク【JST・京大機械翻訳】

MyoPS: A Benchmark of Myocardial Pathology Segmentation Combining Three-Sequence Cardiac Magnetic Resonance Images

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (32件)： , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
資料名：
発行年： 2022年01月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月10日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

心筋梗塞を患う患者の診断と治療管理には心筋生存率の評価が必須であり,心筋の病理分類がこの評価の鍵である。本研究は,医用画像分析の新しい課題,すなわち3配列心臓磁気共鳴(CMR)画像を組み合わせた心筋病理セグメンテーション(MyoPS)を,MICCAI2020と共にMyoPSチャレンジで初めて提案した。課題は,45対および事前整列CMR画像を提供し,病理学セグメンテーションのために3つのCMR配列から相補的情報を組み合わせることを可能にした。本論文では,課題の詳細を提供し,15人の参加者からの研究を調査し,5つの側面,すなわち,前処理,データ増強,学習戦略,モデルアーキテクチャおよび後処理に従って,それらの方法を説明した。さらに,鍵となる障害を調べ,解決策の可能性を調べ,将来の研究のためのベンチマークを提供するために,異なる因子に関する結果を解析した。有望な結果が報告されているが,研究はまだ初期段階にあり,より詳細な調査が,臨床への成功した適用の前に必要であると結論した。MyoPSデータおよび評価ツールは,そのホームページ(www.sdspeople.fudan.edu.cn/zhuangxiahai/0/myops20/)による登録で公的に利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , , , ,
, 【Automatic Indexing@JST】

循環系の診断 , 医用画像処理

, , , ,

前のページに戻る