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J-GLOBAL ID：202202290358133725   整理番号：22A0455203

動脈造影CT翻訳に対する非コントラストのための大動脈認識GANと腹部大動脈瘤検出への応用【JST・京大機械翻訳】

Aorta-aware GAN for non-contrast to artery contrasted CT translation and its application to abdominal aortic aneurysm detection

著者 (10件)： Hu Tao (Graduate School of Informatics, Nagoya University, Chikusa-ku, Nagoya, Aichi, Japan) ,  Oda Masahiro (Graduate School of Informatics, Nagoya University, Chikusa-ku, Nagoya, Aichi, Japan) ,  Oda Masahiro (Information Strategy Office, Information and Communications, Nagoya University, Chikusa-ku, Nagoya, Aichi, Japan) ,  Hayashi Yuichiro (Graduate School of Informatics, Nagoya University, Chikusa-ku, Nagoya, Aichi, Japan) ,  Lu Zhongyang (Graduate School of Informatics, Nagoya University, Chikusa-ku, Nagoya, Aichi, Japan) ,  Kumamaru Kanako Kunishima (Department of Radiology, Juntendo University, Bunkyo-ku, Tokyo, Japan) ,  Akashi Toshiaki (Department of Radiology, Juntendo University, Bunkyo-ku, Tokyo, Japan) ,  Aoki Shigeki (Department of Radiology, Juntendo University, Bunkyo-ku, Tokyo, Japan) ,  Mori Kensaku (Graduate School of Informatics, Nagoya University, Chikusa-ku, Nagoya, Aichi, Japan) ,  Mori Kensaku (Research Center for Medical Bigdata, National Institute of Informatics, Tokyo, Japan)
資料名： International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery  (International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery)
巻： 17  号： 1  ページ： 97-105  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4459A  ISSN： 1861-6410  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 目的:動脈造影CT(CT)は,動脈と周囲の構造の正確な観察を可能にし,動脈瘤のような疾患の診断に広く使用されている。造影剤による合併症を回避するため,動脈造影CTボリュームを非コントラストCTボリュームに合成するための大動脈認識深層学習法を提案した。【方法】発電機における補助多重解像度セグメンテーション作業を導入することによって,著者らは,大動脈の領域と他の血管構造に焦点を合わせるために,提案したネットワークを強制する。次に,補助作業によって作り出す分割結果は,大動脈を抽出するために使用した。動脈瘤を含む異常なCT画像の検出は,大動脈の最大軸半径を推定することによって実行した。結果:ベースラインモデルと比較して,補助タスクを有する提案ネットワークは,より高いピーク信号ノイズ比値でより良い性能を達成した。多くの臨床シナリオにおける関心の主要領域と考えられる大動脈領域では,平均改善は0.33dBまで可能である。合成した動脈造影CTを用い,動脈瘤検出のFスコアは,スライスレベルで0.58,症例レベルで0.85を達成した。結論:この研究は,大動脈認識のある深い学習モデルを用い,動脈造影CT様式翻訳に対する非造影の問題に対処することを試みた。補助作業は,提案モデルが大動脈領域に焦点を当て,より明確な境界を持つ結果を合成するのを助ける。さらに,合成した動脈造影CTは,腹部大動脈瘤のスライスを同定する可能性を示し,造影剤アレルギーの患者に対する選択肢を提供する可能性がある。Copyright CARS 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *コントラスト ,  雑音 ,  セグメンテーション ,  ネットワーク ,  造影剤 ,  *大動脈 ,  *動脈 ,  *動脈瘤 ,  合併症
準シソーラス用語： *腹部大動脈瘤 ,  *造影法 ,  CT画像 ,  *造影CT ,  造影剤アレルギー ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 深層学習 ,  補助課題 ,  コントラストCT分析 ,  モダリティ変換

分類 (1件)： 循環系の診断  (GJ02000V)

タイトルに関連する用語 (8件)： 動脈 ,  造影CT ,  翻訳 ,  コントラスト ,  大動脈 ,  GaN ,  腹部大動脈瘤 ,  応用