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J-GLOBAL ID：202202292687015630   整理番号：22A0446474

スパースな短いAxisと4-Chamber心臓シネMRIビューの2D U-Netセグメンテーションからの3D右心室再構成【JST・京大機械翻訳】

3D Right Ventricle Reconstruction from 2D U-Net Segmentation of Sparse Short-Axis and 4-Chamber Cardiac Cine MRI Views

著者 (9件)： Tautz Lennart (Charite - Universitaetsmedizin Berlin, Berlin, Germany) ,  Tautz Lennart (Fraunhofer MEVIS, Bremen, Germany) ,  Walczak Lars (Charite - Universitaetsmedizin Berlin, Berlin, Germany) ,  Walczak Lars (Fraunhofer MEVIS, Bremen, Germany) ,  Manini Chiara (Charite - Universitaetsmedizin Berlin, Berlin, Germany) ,  Hennemuth Anja (Charite - Universitaetsmedizin Berlin, Berlin, Germany) ,  Hennemuth Anja (Fraunhofer MEVIS, Bremen, Germany) ,  Huellebrand Markus (Charite - Universitaetsmedizin Berlin, Berlin, Germany) ,  Huellebrand Markus (Fraunhofer MEVIS, Bremen, Germany)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13131  ページ： 352-359  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： 短および長軸画像データから右心室の3Dモデルを再構成し,2D画像スタックに基づく定量化と比較して利点を評価した。深層学習を用いて短軸輪郭を抽出した。輪郭に基づく初期表面表現を長軸画像を用いて精密化した。変形可能なモデルを用いて,基底面の周りの表面を画像データに適応させた。得られたモデルは,短軸画像からのセグメンテーションよりも右心室の形状をよりよく捉え,より正確な体積測定を可能にする。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  体積測定 ,  *心臓 ,  再構成 ,  *二次元 ,  精密化 ,  *三次元 ,  三次元モデル
準シソーラス用語： シネMRI ,  画像データ ,  変形可能モデル ,  *右心室 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 右心室 ,  セグメンテーション ,  深層学習 ,  変形可能モデル

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (8件)： 心臓 ,  シネMRI ,  2D ,  U-Net ,  セグメンテーション ,  3D ,  右心室 ,  再構成