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J-GLOBAL ID：202202239570774885   整理番号：22A0630248

LA-Net:左心房のセグメンテーションのためのマルチタスク深層ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

LA-Net: A Multi-Task Deep Network for the Segmentation of the Left Atrium

著者 (6件)： Uslu Fatmatulzehra (Department of Electrical-Electronics Engineering, Bursa Technical University, Bursa, Turkey) ,  Varela Marta (National Heart and Lung Institute, Imperial College London, London, U.K.) ,  Boniface Georgia (Division of Biomedical Engineering and Imaging Sciences, King’s College London, London, U.K.) ,  Mahenthran Thakshayene (Division of Biomedical Engineering and Imaging Sciences, King’s College London, London, U.K.) ,  Chubb Henry (Division of Biomedical Engineering and Imaging Sciences, King’s College London, London, U.K.) ,  Bharath Anil A. (Bioengineering Department, Imperial College London, London, U.K.)
資料名： IEEE Transactions on Medical Imaging  (IEEE Transactions on Medical Imaging)
巻： 41  号： 2  ページ： 456-464  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0895A  ISSN： 0278-0062  CODEN： ITMID4  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： 背景:心房細動(AF)は最も一般的な持続性心房性不整脈であるが,この状態に対する治療成功は準最適のままである。磁気共鳴イメージング(MRI)からの情報は治療有効性を改善する可能性があるが,現在,MR画像における心房のセグメンテーションのための自動ツールはほとんどない。本研究では,MRIから左心房セグメンテーションとエッジマスクを同時に生成するために最適化したマルチタスクネットワークであるLA-Netを提案した。LA-Netは交差注意モジュール(CAMs)と強化復号器モジュール(EDMs)を含み,セグメンテーションのための最も重要なエッジ情報を意図的に選択し,それを多重スケールでセグメンテーションマスクにスムーズに組み込む。2つのMRシーケンス:後期ガドリニウム増強(LGE)心房MRIと心房短軸バランス定常状態自由歳差運動(bSSFP)MRIにおけるLA-Netの性能を評価する。LA-Netは,12.43mmのHausdorff距離と,LGE(STACOM 2018)データセット上の0.92のDiceスコアと,後処理なしのbSSFP(インハウス)データセットにおける0.90のHausdorff距離を示し,U-NetとSEGANetを含む以前に提案したセグメンテーションネットワークを凌駕した。著者らの方法は,MR画像からLAに関する情報の自動抽出を可能にし,AF患者の管理において重要な役割を果たすことができる。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  数列 ,  *セグメンテーション ,  *ネットワーク ,  復号器 ,  *心房 ,  心房細動 ,  歳差運動 ,  深層 ,  NMRイメージング
準シソーラス用語： 自動抽出 ,  マルチスケール ,  *左心房 ,  *マルチタスク ,  定常状態 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： La ,  左心房 ,  セグメンテーション ,  マルチタスク ,  深層