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J-GLOBAL ID：202202242240325819   整理番号：22A0216017

超音波画像と深層学習を用いた肝嚢胞性エキノコックス症の自動分類【JST・京大機械翻訳】

Automatic Classification of Hepatic Cystic Echinococcosis Using Ultrasound Images and Deep Learning

著者 (7件)： Wu Miao (College of Biomedical Engineering and Instrumental Science, Zhejiang University, Hang Zhou, China) ,  Wu Miao (College of Medical Engineering and Technology, Xinjiang Medical University, Urumqi, China) ,  Yan Chuanbo (College of Medical Engineering and Technology, Xinjiang Medical University, Urumqi, China) ,  Wang Xiaorong (Ultrasonography Department, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University, Urumqi, China) ,  Liu Qian (Basic Medical College, Xinjiang Medical University, Urumqi, China) ,  Liu Zhihua (College of Medical Engineering and Technology, Xinjiang Medical University, Urumqi, China) ,  Song Tao (Ultrasonography Department, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University, Urumqi, China)
資料名： Journal of Ultrasound in Medicine  (Journal of Ultrasound in Medicine)
巻： 41  号： 1  ページ： 163-174  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1789A  ISSN： 0278-4297  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:肝嚢胞性包虫症は,正確な診断および適切な治療を必要とする寄生虫により生じる生命を脅かす肝臓疾患である,肝エキノコックス症の主な形態である。目的:本研究は,超音波画像と深層学習アルゴリズムに基づく肝嚢胞性包虫症の5つの異なるサブタイプの自動分類システムに焦点を合わせる。方法:事前訓練された重さの有無による3つの一般的な深い畳込みニューラルネットワーク(VGG19,開始-v3,およびResNet18)を選択して,分類タスクに関するそれらの性能をテストし,そして,実験を5倍の交差確認過程によって追跡した。【結果】967人の患者からの肝嚢胞性包虫症の5つのサブタイプをカバーする合計1820の腹部超音波画像を,本研究で使用した。事前訓練重量(微調整)によるモデルの分類精度は,88.2~90.6%の範囲であった。VGG19により90.6%の最良の精度が得られた。比較のために,事前訓練重量のないモデル(スクラッチから)は,69.4~75.1%の範囲の低い精度を達成した。結論:事前訓練された体重を有する深部畳込みニューラルネットワークは,超音波画像からの肝嚢胞性包虫症の異なるサブタイプを認識することができ,それは将来の研究でコンピュータ支援診断システムに適用されることが期待される。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： *自動分類 ,  寄生虫 ,  肝臓疾患 ,  *超音波画像 ,  深層 ,  *包虫症 ,  *嚢胞肝 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 肝包虫症 ,  計算機支援診断システム ,  分類精度 ,  嚢胞性包虫症 ,  *深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 自動分類 ,  深層学習 ,  肝嚢胞性エキノコックス症 ,  事前訓練された体重 ,  スクラッチ ,  超音波画像

分類 (2件)： 腫ようの診断  (GE03020J) ,  消化器の診断  (GH02000P)

タイトルに関連する用語 (5件)： 音波画像 ,  深層学習 ,  肝嚢胞 ,  エキノコックス症 ,  自動分類