文献

J-GLOBAL ID：202302275650946130   整理番号：23A1209455

Cine-MRIを用いた3D-Convolutional Neural Network(3D-CNN)による左室駆出率と右室駆出率推定

Estimation of Left and Right Ventricular Ejection Fraction from cine-MRI Using 3D-CNN

著者 (4件)： 猪股壮一郎 (北大 大学院保健科学院) ,  吉村高明 (北大 大学院保健科学研究院) ,  TANG Minghui (北大 大学院医学研究院 放射線科学分野) ,  杉森博行 (北大 大学院保健科学研究院)
資料名： 北海道放射線技術雑誌(Web)  (Journal of Hokkaido Radiological Technology (Web))
巻： 94  ページ： 56-57 (WEB ONLY)  発行年： 2023年04月08日 
JST資料番号： U1893A  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： ヒト ,...
準シソーラス用語： *シネMRI ,...

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分類 (1件)： 循環系の診断  (GJ02000V)

引用文献 (4件)：

• Sun X, Garg P, Plein S, van der Geest RJ. SAUN: Stack attention U-Net for left ventricle segmentation from cardiac cine magnetic resonance imaging. Med Phys. 2021; 48: 1750-1763.
• O. Bernard, A. Lalande, C. Zotti, F. Cervenansky, et al. Deep Learning Techniques for Automatic MRI Cardiac Multi-structures Segmentation and Diagnosis: Is the Problem Solved? in IEEE Transactions on Medical Imaging, 2018; 37: 2514-2525.
• Liu Z, Zhang Y, Li W, Li S, Zou Z, Chen B. Multislice left ventricular ejection fraction prediction from cardiac MRIs without segmentation using shared SptDenNet. Comput Med Imaging Graph. 2020; 86: 101795.
• Lin, A., Wu, J., & Yang, X. A data augmentation approach to train fully convolutional networks for left ventricle segmentation. Magnetic resonance imaging, 2020; 66, 152-164.

タイトルに関連する用語 (6件)： MRI ,  3D ,  CNN ,  左室駆出率 ,  右室駆出率 ,  推定