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J-GLOBAL ID：202202244690784024   整理番号：22A0092551

アンダーサンプリング放射状MRシネシリーズに基づく直接心臓機能解析のためのデータ駆動セマンティックセグメンテーションモデル【JST・京大機械翻訳】

A data-driven semantic segmentation model for direct cardiac functional analysis based on undersampled radial MR cine series

著者 (5件)： Wech Tobias (Department of Diagnostic and Interventional Radiology, University Hospital Wuerzburg, Wuerzburg, Germany) ,  Ankenbrand Markus Johannes (Comprehensive Heart Failure Center, University Hospital Wuerzburg, Wuerzburg, Germany) ,  Ankenbrand Markus Johannes (Center for Computational and Theoretical Biology, University of Wuerzburg, Wuerzburg, Germany) ,  Bley Thorsten Alexander (Department of Diagnostic and Interventional Radiology, University Hospital Wuerzburg, Wuerzburg, Germany) ,  Heidenreich Julius Frederik (Department of Diagnostic and Interventional Radiology, University Hospital Wuerzburg, Wuerzburg, Germany)
資料名： Magnetic Resonance in Medicine  (Magnetic Resonance in Medicine)
巻： 87  号： 2  ページ： 972-983  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2675A  ISSN： 0740-3194  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： PURPOSE:画像取得とその後の心臓シンMRIの手動分析は時間がかかる。本研究の目的は,走査時間と後処理の両方を加速するために,放射状にアンダーサンプリングされた心臓MRIの意味論的セグメンテーションのための3D人工ニューラルネットワークを訓練し評価することである。【方法】心臓のデカルト短軸MR画像(148,500画像,484検査)のデータベースを,オープンアクセス可能なデータベースから組み立てて,放射状アンダーサンプリングをシミュレーションした。3D U-Netアーキテクチャを,アンダーサンプリング時空間シネMRIのセグメンテーションのために事前訓練した。次に,2番目のデータベースからのサンプルを用いて転送学習を行い,中間心室心筋の108の非Cartesian放射状シネ系列を構成し,真正データの性能を最適化した。基準ラベルに関するDice類似性係数(DSC)と心室容積と心筋質量の導出により,異なるレベルのアンダーサンプリングに対して性能を評価した。結果:移動学習なしで,事前訓練モデルは,真の橈骨データ[最大投影数,P=196;DSC=0.87(左心室),DSC=0.76(心筋層),およびDSC=0.64(右室)]に中程度に実施した。認証データによる移動学習の後,予測は,完全にサンプリングされたデータから得られたセグメンテーションと比較して,大きな差なしで,高いアンダーサンプリング速度(P=33,DSC=0.95,0.87,および0.93)でさえ,ヒトレベルを達成した。【結論】3D U-Netアーキテクチャは,完全にサンプリングされたデータにおいて,ヒト専門家に匹敵する性能を達成する,放射状にアンダーサンプリングされたシネ取得の意味論的セグメンテーションに使用できる。このアプローチは,時間のかかるシネ画像取得と厄介な手動画像分析を同時に加速できる。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： 最適化 ,  学習 ,  *セグメンテーション ,  データベース ,  *心臓 ,  ニューラルネットワーク ,  心筋 ,  心室 ,  ヒト ,  三次元 ,  NMRイメージング ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： *アンダーサンプリング ,  右心室 ,  左心室 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 心血管磁気共鳴(CMR) ,  深層学習 ,  ラジアル ,  セマンティックセグメンテーション ,  アンダーサンプリング

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (8件)： アンダーサンプリング ,  放射状 ,  MR ,  心臓機能 ,  解析 ,  データ駆動 ,  セマンティックセグメンテーション ,  モデル