スキップ接続を伴う低速融合を用いた急性虚血性脳卒中患者における損傷脳の多入力セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Tomasetti Luca; Khanmohammadi Mahdieh; Engan Kjersti; Hollesli Liv Jorunn; Kurz Kathinka Daehli

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203165772795 整理番号：22P0306689

スキップ接続を伴う低速融合を用いた急性虚血性脳卒中患者における損傷脳の多入力セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Multi-input segmentation of damaged brain in acute ischemic stroke patients using slow fusion with skip connection

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発行年： 2022年03月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月18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)

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時間は脳卒中治療中の基本的因子である。虚血領域を分割する迅速,自動アプローチは治療決定を助ける。臨床使用において,コンピュータトモグラフィ潅流(CTP)画像から生成されたカラーコード化パラメトリックマップのセットを手動で調査し,治療計画を決定した。急性虚血性脳卒中の影響を受けた患者における2つの虚血領域(コアとペナンブラ)を分割するために,一組のパラメトリックマップを用いたニューラルネットワークに基づく自動法を提案した。本モデルは,多入力と低速融合による畳込みデコンボリューションボトルネック構造に基づいている。焦点Tversky指数に基づく損失関数は,データ不均衡問題を扱う。提案したアーキテクチャは,神経放射線科医によって注釈付けされたグランドトルースに匹敵する効果的な性能と結果を示す。大血管閉塞試験セットで,ペナンブラの0.81とコアの0.52のDice係数を達成した。完全な実装は,https://git.io/JtFGbで利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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医用画像処理

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