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J-GLOBAL ID：202202257228444387   整理番号：22A0328066

X-CTRSNet:2D X線画像から直接の3D頚椎CT再構成とセグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

X-CTRSNet: 3D cervical vertebra CT reconstruction and segmentation directly from 2D X-ray images

著者 (25件)： Ge Rongjun (College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Ge Rongjun (Key Laboratory of Computer Network and Information Integration (Southeast University), Ministry of Education, Nanjing, China) ,  He Yuting (Jiangsu Provincial Joint International Research Laboratory of Medical Information Processing, Laboratory of Image Science and Technology, Southeast University, Nanjing, China) ,  He Yuting (School of Computer Science and Engineering, Southeast University, Nanjing, China) ,  He Yuting (Key Laboratory of Computer Network and Information Integration (Southeast University), Ministry of Education, Nanjing, China) ,  Xia Cong (Jiangsu Key Laboratory of Molecular and Functional Imaging, Department of Radiology, Zhongda Hospital, Medical School of Southeast University, Nanjing, China) ,  Xu Chenchu (School of Computer Science and Technology, Anhui University, Hefei, China) ,  Sun Weiya (Jiangsu Provincial Joint International Research Laboratory of Medical Information Processing, Laboratory of Image Science and Technology, Southeast University, Nanjing, China) ,  Sun Weiya (School of Computer Science and Engineering, Southeast University, Nanjing, China) ,  Sun Weiya (Key Laboratory of Computer Network and Information Integration (Southeast University), Ministry of Education, Nanjing, China) ,  Yang Guanyu (Jiangsu Provincial Joint International Research Laboratory of Medical Information Processing, Laboratory of Image Science and Technology, Southeast University, Nanjing, China) ,  Yang Guanyu (School of Computer Science and Engineering, Southeast University, Nanjing, China) ,  Yang Guanyu (Key Laboratory of Computer Network and Information Integration (Southeast University), Ministry of Education, Nanjing, China) ,  Li Junru (College of Software Engineering, Southeast University, Nanjing, China) ,  Wang Zhihua (School of Computer Science and Engineering, Southeast University, Nanjing, China) ,  Yu Hailing (School of Computer Science and Engineering, Southeast University, Nanjing, China) ,  Zhang Daoqiang (College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Chen Yang (Jiangsu Provincial Joint International Research Laboratory of Medical Information Processing, Laboratory of Image Science and Technology, Southeast University, Nanjing, China) ,  Chen Yang (School of Computer Science and Engineering, Southeast University, Nanjing, China) ,  Chen Yang (Key Laboratory of Computer Network and Information Integration (Southeast University), Ministry of Education, Nanjing, China) ,  Luo Limin (Jiangsu Provincial Joint International Research Laboratory of Medical Information Processing, Laboratory of Image Science and Technology, Southeast University, Nanjing, China) ,  Luo Limin (School of Computer Science and Engineering, Southeast University, Nanjing, China) ,  Luo Limin (Key Laboratory of Computer Network and Information Integration (Southeast University), Ministry of Education, Nanjing, China) ,  Li Shuo (Department of Medical Imaging, Western University, London, ON, Canada) ,  Zhu Yinsu (Department of Radiology, the First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University, Nanjing, China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 236  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  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： 直交2D頚椎(C-椎骨)X線画像は,迅速な一次臨床診断のための高いイメージング効率,低い放射線リスク,容易な操作および低コストの利点を有する。特に救急部門では,この技術は外傷患者のトリアージにおいて有意に有用であることが知られている。しかしながら,この技術は限られた投影ビューから重複した解剖学的情報を提供できるだけであり,更なるCT検査なしで完全な視野解剖学と正確な立体構造を視覚的に示すことができない。3D解剖学と構造を可視化するため,また,反復放射線をできるだけ減らすために「オンセス」を促進するために,2D X線画像のためのX-CTRSNetを提案した。これは,直交前後方向および横方向視野2D X線画像から,同時に3D C-頂点CT再構成およびセグメンテーションを同時にかつ正確に可能にする最初の強力な研究である。X-CTRSNetは,セグメンテーションのための再構成&MulSISNetのための逆結合SpaDRNetと,タスク一貫性のためのRSC学習を結合した。実験は,X-CTRSNetが,PSNR24.58dB,SSIM0.749,および平均Dice80.44%で,2D X線画像から3D C-頂点CTを再構成し,セグメント化することを示した。これら全ての所見は,2D X線画像で正確な3D再構成とセグメンテーションを可能にすることにより,緊急トリアージを促進する,臨床イメージングと診断におけるX-CTRSNetの大きな可能性を示す。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 ,  学習 ,  *セグメンテーション ,  放射線 ,  可視化 ,  画像処理 ,  *画像 ,  *二次元 ,  *頚椎 ,  解剖学 ,  *X線画像 ,  *三次元 ,  直交性 ,  計算機トモグラフィー ,  トリアージ

著者キーワード (4件)： AIベース医療支援ツール ,  2Dから3D ,  再建 ,  セグメンテーション

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 2D ,  X線画像 ,  3D ,  頚椎CT ,  再構成 ,  セグメンテーション