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J-GLOBAL ID：202202230778894825   整理番号：22A0497077

アルツハイマー病検出のための深部MRIセグメンテーションに向けて【JST・京大機械翻訳】

Toward deep MRI segmentation for Alzheimer’s disease detection

著者 (4件)： Helaly Hadeer A. (Electrical Engineering Department, Faculty of Engineering, Damietta University, Damietta, Egypt) ,  Badawy Mahmoud (Electrical Engineering Department, Faculty of Engineering, Damietta University, Damietta, Egypt) ,  Badawy Mahmoud (Department of Computer Science and Informatics, Taibah University, Medina, Saudi Arabia) ,  Haikal Amira Y. (The Head of Computers and Control Systems Engineering Department, Faculty of Engineering, Mansoura University, Mansoura, Egypt)
資料名： Neural Computing & Applications  (Neural Computing & Applications)
巻： 34  号： 2  ページ： 1047-1063  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0703A  ISSN： 0941-0643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Alzheimer病(AD)は,不可逆的,進行性,および最終的に致命的な脳変性障害であり,現在,有効な治療法ではない。それにも関わらず,利用可能な処理はその進展を遅らせることができる。したがって,ADの早期検出は,その進展の防止および制御において,重要な役割を果たす。Hippocampus(HC)はADによる最初の影響を受けた脳領域である。その形状および体積を,AD診断を助けるために構造磁気共鳴画像(MRI)を用いて測定した。したがって,脳海馬セグメンテーションはAD検出のためのビルディングブロックである。この研究は,ADを検出し,同定するため,自動左および右海馬セグメンテーションに対し,深い学習Alzheimer病海馬セグメンテーションフレームワーク(DL-AHS)を提案することを目的にした。提案したDL-AHSフレームワークは,U-Netアーキテクチャに基づいており,Alzheimer病神経画像イニシアチブ(ADNI)と神経画像ツールと資源共研究室(NITRIC)データセットから得た基準線T1強調構造MRIデータで推定した。データセットを,医用画像処理,解析,および可視化(MIPAV)プログラムを用いて処理した。さらに,深い畳み込み生成敵対ネットワーク(DC-GAN)を用いて拡張する。他の脳サブ領域からの左および右HCセグメンテーションのために,2つのアーキテクチャを提案した。第一は,U-Net(SHPT-Net)における単純なハイパーパラメータチューニングを利用した。第2は,ResNetブロックがU-Net(RESU-Net)で使用される転送学習技術を採用した。経験的結果は,提案したフレームワークが,SHPT-Netのための高性能,94.34%の精度,および93.5%のDice類似性係数を達成することを確認した。また,RESU-Netに対して97%の精度と94%のDice類似性係数を達成した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 畳込み ,  学習 ,  *セグメンテーション ,  ネットワーク ,  同調 ,  可視化 ,  海馬 ,  NMRイメージング ,  計算機アーキテクチャ ,  *Alzheimer病
準シソーラス用語： ビルディングブロック ,  ニューロイメージング ,  医用画像処理 ,  脳領域 ,  ハイパーパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： アルツハイマー病 ,  深層学習 ,  完全畳込みニューラルネットワーク ,  MRIセマンティックセグメンテーション ,  転移学習 ,  U-Netアーキテクチャ

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： アルツハイマー病 ,  深部 ,  MRI ,  セグメンテーション