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J-GLOBAL ID：202202219323214469   整理番号：22A0092546

物理ベースフォワードモデルによる自己管理IVIM DWIパラメータ推定【JST・京大機械翻訳】

Self-supervised IVIM DWI parameter estimation with a physics based forward model

著者 (8件)： Vasylechko Serge Didenko (Computational Radiology Laboratory, Boston Children’s Hospital, Boston, Massachusetts, USA) ,  Vasylechko Serge Didenko (Harvard Medical School, Boston, Massachusetts, USA) ,  Warfield Simon K. (Computational Radiology Laboratory, Boston Children’s Hospital, Boston, Massachusetts, USA) ,  Warfield Simon K. (Harvard Medical School, Boston, Massachusetts, USA) ,  Afacan Onur (Computational Radiology Laboratory, Boston Children’s Hospital, Boston, Massachusetts, USA) ,  Afacan Onur (Harvard Medical School, Boston, Massachusetts, USA) ,  Kurugol Sila (Computational Radiology Laboratory, Boston Children’s Hospital, Boston, Massachusetts, USA) ,  Kurugol Sila (Harvard Medical School, Boston, Massachusetts, USA)
資料名： Magnetic Resonance in Medicine  (Magnetic Resonance in Medicine)
巻： 87  号： 2  ページ： 904-914  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2675A  ISSN： 0740-3194  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： PURPOSE:新しいニューラルネットワーク法を用いて,雑音拡散信号の制約の下で,腹部器官における拡散強調MRIのためのボクセルインコヒーレント運動モデル(IVIM)パラメータ推定のロバスト性と再現性を評価する。【方法】クローン病患者の臨床的後天性腹部スキャンを,腎臓皮質,脾臓,肝臓,および腸でセグメント化された領域によって遡及的に分析した。訓練のための参照パラメータ推定を必要としない物理誘導自己監督畳込みニューラルネットワークの原理に基づく新しいIVIMパラメータフィッティング法を,従来の非線形最小二乗(NLS)アルゴリズムおよびボクセルワイズ訓練人工ニューラルネットワーク(ANN)と比較した。結果:結果は,ノイズ崩壊信号に対するパラメータロバスト性の実質的な増加を示した。セッション内再現性実験において,提案方法は,従来のNLLS法やANNに匹敵する性能と比較して,多重取得に対する変動係数(CoV)の減少を示した。提案方法からのDとfの推定の使用は,正常と異常なクローン病腸組織の間の特性化のための線形判別分析における最小誤分類誤差をもたらした。[数式:原文を参照]パラメータのフィッティングは挑戦的である。結論:提案方法は,雑音拡散信号の制約の下でDとfIVIMパラメータのロバスト推定をもたらす。これは,加速されたDW-MRI取得戦略と併せて,提案した方法の使用の可能性を示し,これは,典型的には,より低い信号対雑音比をもたらすであろう。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： SN比 ,  アルゴリズム ,  最小二乗法 ,  雑音 ,  セグメンテーション ,  ニューラルネットワーク ,  脾臓 ,  多重化 ,  *パラメータ推定 ,  ロバスト推定 ,  ロバスト性 ,  腎臓皮質 ,  Crohn病 ,  *自己管理
準シソーラス用語： 運動モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 腹部 ,  拡散 ,  IVIM ,  パラメータ推定 ,  小児 ,  自己管理

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 物理 ,  自己管理 ,  DWI ,  パラメータ推定