光音響イメージングを用いた小児における神経筋疾患の自動分類【JST・京大機械翻訳】

Schlereth Maja; Stromer Daniel; Breininger Katharina; Wagner Alexandra; Tan Lina; Maier Andreas; Knieling Ferdinand

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218535056234 整理番号：22P0280790

光音響イメージングを用いた小児における神経筋疾患の自動分類【JST・京大機械翻訳】

Automatic Classification of Neuromuscular Diseases in Children Using Photoacoustic Imaging

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発行年： 2022年01月27日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月27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)

神経筋疾患(NMD)は,医療システムと社会の両方に対する有意な負担を引き起こす。それらは重度の進行性筋力低下,筋変性,拘縮,変形および進行性障害につながる。本研究で評価したNMDは,幼児期にしばしば現れる。疾患のサブタイプとして,例えばDuchenne Muscular Dystrophy(DMD)とSpinal Musular Atrophy(SMA)は,初期には分化するのが困難であり,急速に,速く,信頼できる鑑別診断が重要である。光音響と超音波イメージングは,異なる疾患の程度を可視化し,定量化する大きな可能性を示した。そのような画像データの自動分類の追加は,標準診断手順をさらに改良することができた。病気の筋肉組織から健康を識別するためのVGG16に基づく深層学習ベース2クラスと3クラス分類器を比較した。本研究は,3クラス問題に対して0.86以上の高い精度を有する有望な結果を示し,NMDの早期診断および治療モニタリングのための将来のアプローチに対する概念の証明として使用することができる。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

運動器系の疾患 , 先天性疾患・奇形一般

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