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J-GLOBAL ID：202202266113936482   整理番号：22A0981060

敵対的生成ネットワークに基づく擬似乳房MRIの密度計算【JST・京大機械翻訳】

Density Calculation of Pseudo Breast MRI Based on Adversarial Generative Network

著者 (3件)： Liu Yuanzhen (Shanghai Institute of Technology, Shanghai, China) ,  Lin Wei (Shanghai Institute of Technology, Shanghai, China) ,  Cheng Yujia (Shanghai Institute of Technology, Shanghai, China)
資料名： Smart Innovation, Systems and Technologies  (Smart Innovation, Systems and Technologies)
巻： 270  ページ： 175-185  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5072A  ISSN： 2190-3018  資料種別： 会議録 (C)
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： 本論文では,実際の乳房MRIからの再構成擬似MRIからの乳房撮影パーセント密度(PD%)計算法を提案した。最初に,乳房撮影と実際の乳房MRIデータを,1年に同じ女性から採取した。次に,直接マッピングモデルをGanによって乳房撮影から他の乳房MRIまで構築し,著者らは発生したMRI擬似乳房MRIと呼んだ。第二に,U-Netを用いて擬似乳房MRIでROIをセグメント化し,PD%を得ることができた。最後に,DSCを用いてマッピングモデルとU-Netを評価し,線形回帰とピアソン相関係数を用いてPD%を評価した。その結果,乳房領域および線維腺組織の平均DSCは,それぞれ0.937および0.853であった。さらに,擬似乳房MRIのPD%は2.576%であり,実および偽乳房MRI画像間の平均精度は0.987であった。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 密度 ,  セグメンテーション ,  女性 ,  画像 ,  *乳房 ,  再構成 ,  乳房撮影
準シソーラス用語： 線形回帰 ,  *MRマンモグラフィー ,  Pearson相関係数 ,  敵対的生成ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 擬似MRI ,  乳房撮影 ,  GAN ,  セグメンテーション

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 敵対的生成ネットワーク ,  擬似 ,  乳房MRI ,  密度 ,  計算