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J-GLOBAL ID：202202273297179062   整理番号：22A1051477

自動化小児骨年齢評価のための粗から細分割とアンサンブル畳込みニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Coarse-to-fine segmentation and ensemble convolutional neural networks for automated pediatric bone age assessment

著者 (8件)： Liu Rui (College of Medical Informatics, Chongqing Medical University, Chongqing, China) ,  Zhu Huazheng (College of Intelligent Technology and Engineering, Chongqing University of Science and Technology, Chongqing, China) ,  Wang Lulu (College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing, China) ,  Han Baoru (College of Medical Informatics, Chongqing Medical University, Chongqing, China) ,  Du Jinglong (College of Medical Informatics, Chongqing Medical University, Chongqing, China) ,  Du Jinglong (Medical Data Science Academy, Chongqing Medical University, Chongqing, China) ,  Jia Yuanyuan (College of Medical Informatics, Chongqing Medical University, Chongqing, China) ,  Jia Yuanyuan (Medical Data Science Academy, Chongqing Medical University, Chongqing, China)
資料名： Biomedical Signal Processing and Control  (Biomedical Signal Processing and Control)
巻： 75  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3347A  ISSN： 1746-8094  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： 骨年齢評価は,子供と青年における骨成熟と診断疾患を推定するために一般的に使用される。臨床応用のための知的骨年齢推定方法を開発することは重要である。本論文では,粗から微細手セグメンテーション法と積層ベースアンサンブル畳込みニューラルネットワーク(CNN)をカスケードする,新しい2段階自動小児骨年齢評価法を提案する。特に,前処理された手のラジオグラフから関心の粗い特徴点を抽出するために,雑音アルゴリズムによるアプリケーションの密度ベースの空間クラスタリングを使用する。その後,U-Netを微細な手マスクに構築して,正確な骨格年齢推定を生成するために,次のアンサンブルCNN分類器にクリーン小児手骨ラジオグラフを送り込むことを容易にした。異なるネットワークの相補的な特徴抽出能力を考慮して,著者らは,5つの強力なCNNsを積層して,クリーン手のラジオグラフから骨年齢評価精度を改善するために,アンサンブル学習モデルを設計した。公開と臨床データセットの両方を用いて,提案した2段階骨年齢推定法を評価した。実験結果は,著者らの方法が既存の最先端の骨格年齢決定法を凌駕し,それぞれ,男性と女性で5.42と5.98か月の平均絶対誤差を達成したことを示した。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 ,  雑音 ,  *自動化 ,  推定 ,  セグメンテーション ,  *ネットワーク ,  *骨 ,  *ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  応用プログラム ,  子供 ,  *集合 ,  放射線画像 ,  機械学習
準シソーラス用語： アンサンブル学習 ,  *骨年齢 ,  年齢推定 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 骨年齢評価 ,  手マスクセグメンテーション ,  畳込みニューラルネットワーク ,  アンサンブル学習

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 自動化 ,  小児 ,  骨年齢 ,  評価 ,  アンサンブル ,  畳込みニューラルネットワーク