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J-GLOBAL ID：202202260071374755   整理番号：22A0802994

深層学習アルゴリズムによる頭部超音波における胚性マトリックス出血の評価【JST・京大機械翻訳】

Assessment of germinal matrix hemorrhage on head ultrasound with deep learning algorithms

著者 (7件)： Kim Kevin Y. (Department of Radiology, Loma Linda University Medical Center, Loma Linda, CA, USA) ,  Nowrangi Rajeev (Department of Radiology, Loma Linda University Medical Center, Loma Linda, CA, USA) ,  McGehee Arianna (Loma Linda University School of Medicine, Loma Linda, CA, USA) ,  Joshi Neil (Loma Linda University School of Medicine, Loma Linda, CA, USA) ,  Acharya Patricia T. (Loma Linda University School of Medicine, Loma Linda, CA, USA) ,  Acharya Patricia T. (Department of Radiology, Children’s Hospital Los Angeles, Los Angeles, CA, USA) ,  Acharya Patricia T. (Keck School of Medicine, University of Southern California, Los Angeles, CA, USA)
資料名： Pediatric Radiology  (Pediatric Radiology)
巻： 52  号： 3  ページ： 533-538  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0012A  ISSN： 0301-0449  CODEN： PDRYA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景:Germinalマトリックス出血-心室内出血は,早産児における最も一般的な頭蓋内合併症である。早期検出は,患者予後の改善のための臨床管理を誘導するのに重要である。目的:本研究の目的は,頭部超音波での胚マトリックス出血を正確に診断するための移動学習を介して畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練できるかどうかを評価することである。材料と方法:10年間にわたって,6か月またはより若い患者で実施した400頭超音波を,レビューした。胚性マトリックス出血の200人の患者と出血のない200人の患者から,尾側視床溝のレベルにおける鍵となる矢状画像を得た。すべての画像を,ボード認定小児放射線科医によってレビューした。100ケースを,CNNバイナリ分類器の試験のために,検証のために合計100と追加100にランダムに割り当てた。転送学習とデータ増強を用いてモデルを訓練した。結果:患者の年齢中央値は30週齢の妊娠期間中央値で0週齢であった。最終的な訓練されたCNNモデルは,検証セットで0.92の曲線下面積と試験セットで0.875の精度の受信者動作特性領域を持ち,それぞれ,[0.86,0.98]と[0.81,0.94]の95%信頼区間を有した。結論:データ増強を伴う小セットの画像で訓練されたCNNは,強い精度で頭部超音波で胚マトリックス出血を検出することができる。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *超音波 ,  *学習 ,  研究 ,  視床 ,  *出血 ,  心室 ,  新生児 ,  子供 ,  深層 ,  合併症 ,  血中濃度-時間曲線下面積 ,  *学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 内出血 ,  早産児 ,  週齢 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 人工知能 ,  小児 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  深層学習 ,  胚性マトリックス出血 ,  頭部 ,  機械学習 ,  超音波

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  神経系の疾患  (GN03000O) ,  医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (8件)： 深層 ,  学習アルゴリズム ,  頭部 ,  超音波 ,  胚 ,  マトリックス ,  出血 ,  評価