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J-GLOBAL ID：202202290249582376   整理番号：22A0310934

CARNet:リカレントニューラルネットワークを利用した飛行時間MR血管造影における自動脳動脈瘤分類【JST・京大機械翻訳】

CARNet: Automatic Cerebral Aneurysm Classification in Time-of-Flight MR Angiography by Leveraging Recurrent Neural Networks

著者 (8件)： Hu Yan (Wuhan University Press, Wuhan, China) ,  Xu Yuan (School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Huang Xiaosong (School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Gan Deqiao (School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Huang Haiyan (School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Shao Liyuan (School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Cheng Qimin (School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Xianbo Deng (Wuhan Union Hospital, Wuhan, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13069  ページ： 136-148  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)

抄録/ポイント： 非造影3D飛行時間磁気共鳴血管造影(TOF MRA)画像からの脳動脈瘤(CA)検出は,時間がかかり,労力がかかり,誤りが容易である。本論文では,再帰ニューラルネットワーク(RNN)を利用して,マルチビュー最大強度投影(MIP)画像上の空間情報を統合する,新しいアーキテクチャ,脳Aneurysm Reカレント分類ネットワーク(CARNet)を提案した。特に,CARNetは,従来のスライディングウィンドウ戦略を介して,3D TOF MRAデータにおける動脈瘤周辺の関心領域(ROI)を最初に収集する。次に,それは,計算コストを減らすのを助ける最大強度投影を通して,9つの固定平面に沿ったROIからのMIP画像におけるCAを検出する。その後,CNN-GRU Aneurysm(CGA)識別ネットワークは,すべてのMIP画像からCNNによって抽出された動脈瘤の高レベル特徴を再帰的に再生し,RNNを採用することによって決定を行う。最後に,CARNetを,武漢病院の放射線医学部から得た動脈瘤を有する480のサンプルの213人の患者に関して評価した。実験結果は,CARNetが85%~91%の感度で以前の方法より優れていることを示した。さらに,CARNetの効率は3D CNNの約2倍であった。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  *カレント ,  画像 ,  *動脈瘤 ,  放射線医学 ,  三次元 ,  計算機アーキテクチャ ,  *脳動脈瘤 ,  *MRアンギオグラフィー
準シソーラス用語： 空間情報 ,  スライディングウィンドウ ,  計算コスト ,  関心領域 ,  マルチビュー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 脳動脈瘤検出 ,  磁気共鳴血管造影 ,  最大強度射影 ,  リカレントニューラルネットワーク

分類 (1件)： 循環系の診断  (GJ02000V)

タイトルに関連する用語 (5件)： リカレントニューラルネットワーク ,  飛行時間 ,  MR血管造影 ,  脳動脈瘤 ,  分類