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J-GLOBAL ID：202202264400688468   整理番号：22A1116711

正常および疾患冠動脈の自動セグメンテーション ASOCAチャレンジ【JST・京大機械翻訳】

Automated segmentation of normal and diseased coronary arteries - The ASOCA challenge

著者 (27件)： Gharleghi Ramtin (School of Mechanical and Manufacturing Engineering, University of New South Wales, Sydney, Australia) ,  Adikari Dona (Prince of Wales Clinical School of Medicine, UNSW Sydney, Australia) ,  Adikari Dona (Department of Cardiology, Prince of Wales Hospital, Sydney, Australia) ,  Ellenberger Katy (Prince of Wales Clinical School of Medicine, UNSW Sydney, Australia) ,  Ellenberger Katy (Department of Cardiology, Prince of Wales Hospital, Sydney, Australia) ,  Ooi Sze-Yuan (Prince of Wales Clinical School of Medicine, UNSW Sydney, Australia) ,  Ooi Sze-Yuan (Department of Cardiology, Prince of Wales Hospital, Sydney, Australia) ,  Ellis Chris (Auckland City Hospital, Auckland, New Zealand) ,  Chen Chung-Ming (Institute of Biomedical Engineering, National Taiwan University) ,  Gao Ruochen (Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, China) ,  He Yuting (Southeast University, China) ,  Hussain Raabid (ImViA Laboratory, University of Burgundy, Dijon, France) ,  Lee Chia-Yen (Department of Electrical Engineering, National United University, Taiwan) ,  Li Jun (Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, China) ,  Ma Jun (Nanjing University of Science and Technology, China) ,  Nie Ziwei (Nanjing University) ,  Oliveira Bruno (2Ai - School of Technology, Polytechnic Institute of Cavado and Ave, Barcelos, Portugal) ,  Oliveira Bruno (Life and Health Sciences Research Institute (ICVS), School of Medicine, University of Minho, Braga, Portugal) ,  Oliveira Bruno (Algoritmi Center, School of Engineering, University of Minho, Guimaraes, Portugal) ,  Qi Yaolei (Southeast University, China) ,  Skandarani Youssef (ImViA Laboratory, University of Burgundy, Dijon, France) ,  Skandarani Youssef (CASIS inc., Dijon, France) ,  Vilaca Joao L. (2Ai - School of Technology, Polytechnic Institute of Cavado and Ave, Barcelos, Portugal) ,  Wang Xiyue (College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Yang Sen (College of Biomedical Engineering, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Sowmya Arcot (School of Computer Science and Engineering, University of New South Wales, Sydney, Australia) ,  Beier Susann (School of Mechanical and Manufacturing Engineering, University of New South Wales, Sydney, Australia)
資料名： Computerized Medical Imaging and Graphics  (Computerized Medical Imaging and Graphics)
巻： 97  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0220A  ISSN： 0895-6111  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 心血管疾患は世界的に主要な死因である。コンピュータ断層撮影冠動脈血管造影(CTCA)は,冠状動脈疾患の評価および心臓および冠動脈血管構造の評価および再構成に用いられる非侵襲的方法である。再構成されたモデルは,疾患および非疾患冠状動脈解剖学の研究,機械学習に基づく疾患リスク予測および医療機器のin silicoおよびin vitro試験のような教育,訓練および研究応用の広範な配列を有する。しかしながら,冠動脈は,それらの小さなサイズ,位置および動きのため,画像が困難であり,悪い解像度およびアーチファクトを生じる。冠状動脈のセグメンテーションは,従来,人間エキスパートがこのアルゴリズムをガイドし,誤りを訂正する半自動法に集中しており,それは,臨床システム内の大規模アプリケーションと統合を厳しく制限する。このバリアを克服するための国際課題は,中心線抽出,狭窄定量化,および特定の動脈セグメントのセグメンテーションなどの特定のタスクに焦点を合わせている。ここでは,完全冠動脈樹の完全自動セグメンテーション法を開発する最初の挑戦の結果を示し,正常および疾患動脈の最初の大きな標準化データセットを確立した。これは,大規模で個人化された臨床応用に直接関連するCTCAの自動処理を可能にする新しい自動化セグメンテーションベンチマークを形成する。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： アルゴリズム ,  自動化 ,  *セグメンテーション ,  標準化 ,  心臓 ,  *動脈 ,  *画像処理 ,  応用プログラム ,  *冠動脈 ,  冠動脈疾患 ,  狭窄症 ,  血管造影 ,  計算機トモグラフィー ,  アーチファクト ,  機械学習
準シソーラス用語： *自動セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 冠動脈 ,  画像セグメンテーション ,  機械学習

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (3件)： 疾患 ,  冠動脈 ,  自動セグメンテーション