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J-GLOBAL ID：202202269193808664   整理番号：22A0906184

MR画像における異常リンパ節検出のためのマルチタスク不確定性損失を伴うグローバルローカル注意ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Global-Local attention network with multi-task uncertainty loss for abnormal lymph node detection in MR images

著者 (10件)： Wang Shuai (Imaging Biomarkers and Computer-Aided Diagnosis Laboratory, Radiology and Imaging Sciences, National Institutes of Health Clinical Center, Bethesda, MD 20892, USA) ,  Wang Shuai (School of Mechanical, Electrical and Information Engineering, Shandong University, Weihai 264209, PR China) ,  Zhu Yingying (Imaging Biomarkers and Computer-Aided Diagnosis Laboratory, Radiology and Imaging Sciences, National Institutes of Health Clinical Center, Bethesda, MD 20892, USA) ,  Lee Sungwon (Imaging Biomarkers and Computer-Aided Diagnosis Laboratory, Radiology and Imaging Sciences, National Institutes of Health Clinical Center, Bethesda, MD 20892, USA) ,  Elton Daniel C. (Imaging Biomarkers and Computer-Aided Diagnosis Laboratory, Radiology and Imaging Sciences, National Institutes of Health Clinical Center, Bethesda, MD 20892, USA) ,  Shen Thomas C. (Imaging Biomarkers and Computer-Aided Diagnosis Laboratory, Radiology and Imaging Sciences, National Institutes of Health Clinical Center, Bethesda, MD 20892, USA) ,  Tang Youbao (Imaging Biomarkers and Computer-Aided Diagnosis Laboratory, Radiology and Imaging Sciences, National Institutes of Health Clinical Center, Bethesda, MD 20892, USA) ,  Peng Yifan (National Center for Biotechnology Information, National Library of Medicine, National Institutes of Health, Bethesda, MD 20894, USA) ,  Lu Zhiyong (National Center for Biotechnology Information, National Library of Medicine, National Institutes of Health, Bethesda, MD 20894, USA) ,  Summers Ronald M. (Imaging Biomarkers and Computer-Aided Diagnosis Laboratory, Radiology and Imaging Sciences, National Institutes of Health Clinical Center, Bethesda, MD 20892, USA)
資料名： Medical Image Analysis  (Medical Image Analysis)
巻： 77  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3156A  ISSN： 1361-8415  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： 磁気共鳴(MR)画像における異常リンパ節の正確で信頼できる検出は,多くの疾患の診断および治療に非常に役立つ。しかし,異常なリンパ節と他の組織の間の類似の外観のため,まだ挑戦的な仕事である。本論文では,MR画像における異常リンパ節検出のための改良Mask R-CNNフレームワークに基づく新しいネットワークを提案した。大規模ピクセルワイズ注釈付き訓練データを面倒に収集する代わりに,手上のRECIST書籍から生成された擬似マスクを監視として利用した。標準Mask R-CNNアーキテクチャと異なり,提案ネットワークには2つの主な革新がある。1)大域的および局所的スケールコンテキストを検出に符号化し,チャネル注意機構を利用して,より識別的な特徴を抽出し,そして2)マルチタスク不確実性損失を,最適解を自動的に探索するために,各タスクの不確実性に基づく多重目的損失関数を適応的に重み付けする。実験のために,著者らは584の異なる患者から41の異なるタイプの異常な腹部リンパ節の821のRECIST書籍を有する新規異常リンパ節データセットを構築した。実験結果は,最先端の手法と比較して,著者らのアルゴリズムの優れた性能を示した。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 ,  検出 ,  磁気共鳴 ,  損失関数 ,  データ ,  *ネットワーク ,  *不確実性 ,  *リンパ節 ,  多重化 ,  *計算機処理方式 ,  *NMRイメージング ,  計算機アーキテクチャ ,  アノテーション
準シソーラス用語： RECIST ,  訓練データ ,  最適解 ,  *マルチタスク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 画像検出 ,  磁気共鳴イメージング ,  リンパ節 ,  深層学習

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： MR画像 ,  リンパ節 ,  マルチタスク ,  不確定性 ,  損失 ,  グローバル ,  注意