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J-GLOBAL ID：202202219512894153   整理番号：22A0912655

深層学習法と組み合わせたハイパースペクトルイメージングによる頭頚部腫瘍のin vivo検出【JST・京大機械翻訳】

In vivo detection of head and neck tumors by hyperspectral imaging combined with deep learning methods

著者 (12件)： Eggert Dennis (Clinic and Polyclinic for Otolaryngology, University Medical Center Hamburg-Eppendorf, Hamburg, Germany) ,  Bengs Marcel (Institute of Medical Technology, Hamburg University of Technology, Hamburg, Germany) ,  Westermann Stephan (Department of Otorhinolaryngology/Head and Neck Surgery, University of Bonn, Bonn, Germany) ,  Gessert Nils (Institute of Medical Technology, Hamburg University of Technology, Hamburg, Germany) ,  Gerstner Andreas O. H. (Department of Otorhinolaryngology, Klinikum Braunschweig, Braunschweig, Germany) ,  Mueller Nina A. (Department of Otorhinolaryngology/Head and Neck Surgery, University of Bonn, Bonn, Germany) ,  Bewarder Julian (Clinic and Polyclinic for Otolaryngology, University Medical Center Hamburg-Eppendorf, Hamburg, Germany) ,  Schlaefer Alexander (Institute of Medical Technology, Hamburg University of Technology, Hamburg, Germany) ,  Betz Christian (Clinic and Polyclinic for Otolaryngology, University Medical Center Hamburg-Eppendorf, Hamburg, Germany) ,  Laffers Wiebke (Clinic and Polyclinic for Otolaryngology, University Medical Center Hamburg-Eppendorf, Hamburg, Germany) ,  Laffers Wiebke (Department of Otorhinolaryngology/Head and Neck Surgery, University of Bonn, Bonn, Germany) ,  Laffers Wiebke (Department of Otorhinolaryngology, Head and Neck Surgery, Evangelisches Krankenhaus, Carl von Ossietzky-University, Oldenburg, Germany)
資料名： Journal of Biophotonics  (Journal of Biophotonics)
巻： 15  号： 3  ページ： e202100167  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2630A  ISSN： 1864-063X  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： 現在,頭頚部癌に対して利用可能な迅速で正確なスクリーニング法はなく,8hの最も一般的な腫瘍実体である。本研究では,自動組織分類のための深層学習法と組み合わせた定量的および客観的表面分析のためのイメージング技術であるハイパースペクトル画像を用いた。前向き臨床観察研究の一部として,喉頭,下咽頭および口腔咽頭粘膜のハイパースペクトルデータセットを,in vivo手術の前に98人の患者で記録した。最新の高密度ネットアーキテクチャと組み合わせた2D空間または3D空間スペクトル畳込みを伴う畳込みニューラルネットワークを用いて,組織を健康および腫瘍に分類できる自動データ解釈経路を確立した。テストのための24人の患者を使用して,著者らの3D空間スペクトル高密度ネット分類方法は,81%の平均精度,83%の感度および79%の特異性を達成した。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： 畳込み ,  喉頭 ,  *腫瘍 ,  粘膜 ,  *画像処理 ,  *スペクトル ,  二次元 ,  スペクトル画像 ,  外科術 ,  画像技術 ,  スクリーニング ,  *頭頚部腫瘍
準シソーラス用語： *ハイパースペクトル ,  ハイパースペクトル画像 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  頭頚部癌 ,  ハイパースペクトルイメージング ,  術中画像診断 ,  光生検

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (2件)： 深層学習 ,  頭頚部腫瘍