階層的多様体学習による心筋虚血と再潅流パターンの特性化【JST・京大機械翻訳】

Freiche Benoit; Clarysse Patrick; Viallon Magalie; Viallon Magalie; Croisille Pierre; Croisille Pierre; Duchateau Nicolas

文献

J-GLOBAL ID：202202270879670896 整理番号：22A0446444

階層的多様体学習による心筋虚血と再潅流パターンの特性化【JST・京大機械翻訳】

Characterizing Myocardial Ischemia and Reperfusion Patterns with Hierarchical Manifold Learning

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資料名：
巻： 13131 ページ： 66-74 発行年： 2022年
JST資料番号： H0078D ISSN： 0302-9743 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)

急性心筋梗塞との関連で,虚血と再潅流の機構をより良く理解することを目的とした。この目的のために,イメージングと特に磁気共鳴イメージングは臨床で大きな価値を持つが,画像の豊富さは現在利用中である。本論文では,臨床で使用されるスカラー測定を超える集団にわたる心筋虚血と再潅流パターンを特性化することを提案する。特に,著者らは,瘢痕と微小血管閉塞パターンに関して集団分布を特徴づけるだけでなく,組織不均一性を反映する後期ガドリニウム画像の出現に関して,表現学習技術を適用した。そのため,高レベルコンテンツ(画像)からの埋込みが低レベルコンテンツ(梗塞と微小血管閉塞セグメンテーション)から誘導される階層的多様体学習アプローチを実行した。急性ST上昇心筋梗塞の123人の患者からの1711の後期ガドリニウム増強切片に対する関連性を示した。階層における各レベルの寄与をバランスさせる方法を設計し,全体分布およびサンプル近傍に対するその影響を定量化した。著者らは,得られた潜在空間が階層の2つのレベルの間のバランスした寄与であり,アーチファクトまたは特定の病変パターンを受ける挑戦的な画像に対してよりロバストであることを観察した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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パターン認識 , 医用画像処理

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