深完全畳込みニューラルネットワークによるBモード超音波を用いた合成エラストグラフィー【JST・京大機械翻訳】

Wildeboer R. R.; van Sloun R. J. G.; Mannaerts C. K.; Moraes P. H.; Salomon G.; Chammas M. C.; Wijkstra H.; Mischi M.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219151550130 整理番号：22P0071914

深完全畳込みニューラルネットワークによるBモード超音波を用いた合成エラストグラフィー【JST・京大機械翻訳】

Synthetic Elastography using B-mode Ultrasound through a Deep Fully-Convolutional Neural Network

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発行年： 2019年08月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年04月04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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剪断波エラストグラフィ(SWE)は生体医学における重要なイメージングマーカーである組織弾性の局所推定を可能にする。この最近開発した先進的技法は,音響放射力”プッシュ”後の横方向移動せん断波の速度を評価し,演算子に依存しない方法で局所Young率を推定した。本研究では,合成SWE(sSWE)画像を,深層学習による従来のBモードイメージングに基づいて生成できることを示した。前立腺癌の50人の患者で収集されたサイドバイサイドビューBモード/SWE画像を用いて,元のSWEに関して,4.5+/-0.96kPaのピクセルワイズ平均絶対誤差を有するsSWE画像を生成することを示した。t-Distribed確率的近傍埋込みによる高レベル特徴レベルの可視化は,2つの異なるスキャナからのデータ間の実質的な重複を明らかにした。定性的に,SWE機能のないスキャナで得られたBモード画像に対するsSWE方法論の使用を調べた。甲状腺における弾性イメージングにおけるこのタイプのネットワークの使用も検討した。この技術の限界は,ネットワークが異なる臓器に対して再訓練されなければならず,この方法がイメージング設定と手順の標準化を必要とするという事実にある。将来の研究は,Bモード超音波取得のみに基づく弾性関連組織タイピング戦略としてsSWEの開発,およびその臨床的有用性の検討を目的とする。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

医療用機器装置 , 腫ようの診断 , 音響信号処理 , 生体計測

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