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J-GLOBAL ID：202202236594758011   整理番号：22A1092824

アーチファクトID:深層学習を用いた脳の低磁場MRIにおけるアーチファクトの同定【JST・京大機械翻訳】

ArtifactID: Identifying artifacts in low-field MRI of the brain using deep learning

著者 (8件)： Manso Jimeno Marina (Department of Biomedical Engineering, Columbia University in the City of New York, New York, NY 10027, USA) ,  Manso Jimeno Marina (Columbia University Magnetic Resonance Research Center, Columbia University in the City of New York, New York, NY 10027, USA) ,  Ravi Keerthi Sravan (Department of Biomedical Engineering, Columbia University in the City of New York, New York, NY 10027, USA) ,  Ravi Keerthi Sravan (Columbia University Magnetic Resonance Research Center, Columbia University in the City of New York, New York, NY 10027, USA) ,  Jin Zhezhen (Mailman School of Public Health, Columbia University in the City of New York, New York, NY 10027, USA) ,  Oyekunle Dotun (Department of Radiology, University College Hospital, Ibadan 200285, Nigeria) ,  Ogbole Godwin (Department of Radiology, University College Hospital, Ibadan 200285, Nigeria) ,  Geethanath Sairam (Columbia University Magnetic Resonance Research Center, Columbia University in the City of New York, New York, NY 10027, USA)
資料名： Magnetic Resonance Imaging  (Magnetic Resonance Imaging)
巻： 89  ページ： 42-48  発行年： 2022年 
JST資料番号： A1133A  ISSN： 0730-725X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 低磁場MRスキャナは,熟練職員が不足している資源制約設定においてよりアクセス可能である。このようなシナリオで得られた画像は,ラップアラウンドやギブスリングのようなアーチファクトの傾向がある。このようなアーチファクトは診断の質にマイナスに影響し,病理学や関心視界の領域を減らす可能性がある。第一段階の解決策として,ArtifactIDは,低磁場脳MRIにおけるラップアラウンドとギブスリングを同定する。2つのデータセット:0.36Tスキャナからの179T_1強調病理学的脳画像と581の公的に利用可能なT_1強調脳画像を利用した。個々のバイナリ分類モデルを訓練し,面内ラップアラウンド,およびギブスリングを同定した。GradCAM法で得られた視覚説明は,ラップアラウンドモデルにおける信頼を開発するのに役立った。4つの実装モデルにわたる平均精度と再現計量は,それぞれ97.6%と92.83%であった。モデルの一致解析と放射線科医のラベルは,それぞれ,面内ラップアラウンド,およびギブスリングモデルに対して,Cohenのカッパ値0.768±0.062,1.00±0.000,0.89±0.085,および0.878±0.103であった。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  *脳 ,  画像 ,  人工知能 ,  走査装置 ,  Kappa価 ,  医用画像 ,  *弱磁場 ,  病理学 ,  *アーチファクト
準シソーラス用語： 脳画像 ,  放射線科医 ,  頭部MRI ,  *深層学習 ,  二値分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ラップアラウンド ,  Gibbsリンギング ,  説明可能な人工知能 ,  自動品質保証

分類 (1件)： 神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (6件)： アーチファクト ,  ID ,  深層学習 ,  脳 ,  低磁場MRI ,  同定